宿主相互接続ネットワークにおける不斉疾患動力学【Powered by NICT】

Pilosof Shai; Greenbaum Gili; Greenbaum Gili; Krasnov Boris R.; Zelnik Yuval R.

文献

J-GLOBAL ID：201702253696141583 整理番号：17A1420179

宿主相互接続ネットワークにおける不斉疾患動力学【Powered by NICT】

Asymmetric disease dynamics in multihost interconnected networks

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資料名：
巻： 430 ページ： 237-244 発行年： 2017年
JST資料番号： A0288B ISSN： 0022-5193 CODEN： JTBIA 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

単一ホストシステムおける伝染病の蔓延は集団の送電網に強く依存した。しかし,複数の宿主の個体群を表すネットワークを横切る流行の広がりをに関してはほとんど知られていない。層は二つの異なる宿主の個体群を表す多層ネットワークにおける異種間伝達を調べ,疾患は層内(宿主内)と層間(宿主間)端に広がることができる。(i)感染源と(ii)感染確率における宿主間非対称性,疾患リスクに及ぼす影響を調べるためにSIR流行モデルのための解析的枠組みを開発した。は重要な宿主の発生確率と発生サイズとしてのリスク,1つのネットワーク層に代表されるを測定した。数値シミュレーションを用いて,解析的定式化を検証した。発生確率は感染および宿主間感染確率の源間の複雑な相互作用によって決定されることを見出したが,流行の規模は主に非宿主焦点宿主感染確率に影響される。感染確率の種間非対称性は宿主ネットワークにおける疾患動力学を形成する。これらの結果は,疾患リスクの複数の測定を考慮することの重要性を強調し,宿主システムにおける病害の拡大に対する理解を深めた。研究は複数の宿主におけるモデル疾患動力学への柔軟な方法を提供する種内および種間の接触不均質性を考慮した。複数宿主の異種間感染率とネットワーク構造の両方に関する情報を含む実証的研究を強力に助長する。このような研究は著者らの理論的結果を確証し,宿主疫学の理解を改善する必要がある。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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著者キーワード (4件)： , , ,

異種生物間相互作用 , 感染症・寄生虫症一般

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