解封与疫苗优化接种及COVID-19二次暴发风险的模型分析

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    12126350
  • 项目类别:
    数学天元基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0604.生物与生命科学中的数学
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2021
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2022-01-01 至2022-12-31

项目摘要

COVID-19 is still thriving in the world. With the use of the vaccine, the contradiction between exit strategy and vaccine coverage rate becomes increasingly obviously, which brings great challenges to preventing and controlling of the second outbreak of COVID-19 and other complicated epidemics induced by other factors. The consciousness of people's self-protection will be changed by the vaccination, which may increase the risk of infection and transmission. Therefore, it is of great practical significance and research value to design optimizing vaccination and exit strategy to avoid repeated outbreak of the epidemic. The aim of this project was to study the dynamic relationships among exit strategy, optimizing vaccination and the second outbreak risk of COVID-19. Based on the transmission mechanism of COVID-19, we will construct the COVID-19 model with exit strategy and vaccination, and develop the corresponding threshold theory and numerical analysis techniques to systematically analyze the model. Take the control reproduction number and epidemic scale as indexes, combining with the actual data and statistical methods, we carry out the parameter estimation and sensitivity analysis, investigate the dynamic relationship among exit strategy, vaccination coverage rate, vaccine protection rate and the repeated outbreaks of the COVID-19, evaluate the timeliness and effectiveness of single measure and comprehensive measures for the prevention and control of COVID-19. To minimize the number of infected persons, we design an optimizing vaccination and exit strategy, and take into account the virus mutation and other important factors, so as to provide an important decision-making basis for the normal prevention and control of COVID-19.
新冠病毒仍在全球肆虐,随着疫苗投入使用,解封策略与疫苗覆盖率之间的矛盾日渐凸现,使得对新冠疫情二次暴发及其它因素诱发的复杂疫情的防控带来巨大挑战。疫苗接种必将改变人们的自我保护意识,进而增加感染和传播风险,因此如何设计优化的疫苗接种和解封策略、避免疫情反复暴发具有重要的现实意义和研究价值。本项目旨在研究解封与疫苗优化接种及新冠二次暴发风险之间的动态关系。以新冠传播机制为出发点,构建耦合解封和接种策略的新冠疫情模型,并发展相应的阈值理论和数值分析技巧对模型进行系统分析;以控制再生数和流行规模为指标,结合实际数据和统计方法,进行模型参数估计和敏感性分析,研究解封力度、接种覆盖率、疫苗保护率和新冠疫情反复暴发的动态关系,评估单一措施和综合措施对新冠疫情防控的时效性和有效性;以感染人数最小为目标,设计优化的疫苗接种与解封方案,同时考虑病毒的变异等重要因素,为新冠疫情的常态化防控提供重要的决策依据。

结项摘要

COVID-19 是由2019年新型冠状病毒感染引起的一种急性感染性肺炎,目前仍在全球肆虐。随着疫苗投入使用,解封策略与疫苗覆盖率之间的矛盾日渐凸现,使得对新冠疫情二次暴发及其它因素诱发的复杂疫情的防控带来巨大挑战。借助传染病动力学模型及多源数据,构建了几类COVID-19传播动力学模型,以控制再生数和流行规模为指标,结合实际数据和统计方法,进行模型参数估计和敏感性分析等,研究解封力度、疫苗接种、免疫消退、居家隔离及集中隔离和新冠疫情暴发的动态关系,设计优化疫苗接种与解封方案,评估加强针接种增强群体免疫以避免疫情复发的重要性,揭示我国新冠疫情复发的关键风险因子,为国家推广加强针接种提供了理论保障。通过本项目的研究,在一定程度上为我国的疫情防控姿态调整提供了理论支撑和定量依据。本项目按照既定目标完成了一系列疫苗接种、封控力度及优化控制相关的COVID-19传播模型的建模及分析研究,已发表多篇学术论文,做国内报告和国际报告多次。

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Home quarantine or centralized quarantine? A mathematical modelling study on the COVID-19 epidemic in Guangzhou in 2021
居家隔离还是集中隔离?
  • DOI:
    10.3934/mbe.2022421
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Mathematical Biosciences and Engineering
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    Hao Wang;Di Zhu;Shiqi Li;Robert A Cheke;Sanyi Tang;Weike Zhou
  • 通讯作者:
    Weike Zhou
The effectiveness of various control strategies: An insight from a comparison modelling study
各种控制策略的有效性:比较模型研究的见解
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Journal of Theoretical Biology
  • 影响因子:
    2
  • 作者:
    Weike Zhou;Yao Bai;Sanyi Tang
  • 通讯作者:
    Sanyi Tang
Stochastic HIV model coupled with pharmacokinetics and drug adherence may explain intermittent viral blips
随机 HIV 模型与药代动力学和药物依从性相结合可以解释间歇性病毒症状
  • DOI:
    10.1016/j.aml.2022.108242
  • 发表时间:
    2022-06
  • 期刊:
    Applied Mathematics Letters
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Dingding Yan;Biao Tang;Zhihang Peng;Libin Rong;Sanyi Tang
  • 通讯作者:
    Sanyi Tang

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其他文献

具有医疗资源有限的SIR传染病模型的非线性脉冲控制策略
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Abstract and Applied Analysis
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    覃文杰;唐三一;Robert A. Cheke
  • 通讯作者:
    Robert A. Cheke
血管外给药的非线性房室模型解的逼近
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    应用数学和力学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    胡晓虎;唐三一
  • 通讯作者:
    唐三一
具有阈值窗口的糖尿病调节系统模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Commun Nonlinear Sci Numer Simulat
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨金;唐三一;Robert A. Cheke
  • 通讯作者:
    Robert A. Cheke
新型冠状病毒肺炎疫情下武汉及周边地区何时复工?数据驱动的网络模型分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    中国科学:数学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王霞;唐三一;陈勇;冯晓梅;肖燕妮;徐宗本
  • 通讯作者:
    徐宗本
带有非自治增长的害虫控制模型中最优控制时间研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Journal of Applied Mathematics
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    覃文杰;唐光耀;唐三一
  • 通讯作者:
    唐三一

其他文献

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唐三一的其他基金

新发重大传染病预测预警系统构建和防控措施评估研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    248 万元
  • 项目类别:
    重点项目
雾霾与典型疾病复杂关联的统计计算与动力学模型研究
  • 批准号:
    61772017
  • 批准年份:
    2017
  • 资助金额:
    51.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
蝗虫型变的非光滑时空动力学模型与数据验证研究
  • 批准号:
    11471201
  • 批准年份:
    2014
  • 资助金额:
    68.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
综合害虫治理与Bt作物抗性管理的数学模型研究
  • 批准号:
    11171199
  • 批准年份:
    2011
  • 资助金额:
    46.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
混合生物动力系统的研究及其应用
  • 批准号:
    10871122
  • 批准年份:
    2008
  • 资助金额:
    27.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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