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J-GLOBAL ID：202002247970541882   整理番号：20A1808117

コロナウイルスの温度依存性不活性化の予測モデル【JST・京大機械翻訳】

A predictive model of the temperature-dependent inactivation of coronaviruses

著者 (4件)： Yap Te Faye (Department of Mechanical Engineering, Rice University, 6100 Main Street, Houston, Texas 77005, USA) ,  Liu Zhen (Department of Mechanical Engineering, Rice University, 6100 Main Street, Houston, Texas 77005, USA) ,  Shveda Rachel A. (Department of Mechanical Engineering, Rice University, 6100 Main Street, Houston, Texas 77005, USA) ,  Preston Daniel J. (Department of Mechanical Engineering, Rice University, 6100 Main Street, Houston, Texas 77005, USA)
資料名： Applied Physics Letters  (Applied Physics Letters)
巻： 117  号： 6  ページ： 060601-060601-6  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0613A  ISSN： 0003-6951  CODEN： APPLAB  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： COVID-19パンデミックは,ヘルスケアシステムと供給ラインをストレスし,医療医師を,単一使用個人保護機器を汚染し,再利用することにより,リスク感染に強制する。パンデミックの不確定な未来は,責任ウイルス,SARS-CoV-2の能力に関する限られたデータによって,様々な気候にわたって生存し,その広がりを正確にモデル化することから疫学者を防いだ。しかし,SARS-CoV-2および関連するコロナウイルスの不活性化に関する実験データの詳細な熱力学解析は,COVID-19のパンデミックをモデリングし,将来の発生を緩和するのに役立つそれらの熱分解の基本的な理解を可能にする。本研究は,コロナウイルスの温度依存不活性化を正確に予測するために,一次反応とArrhenius方程式に対する速度則を含む第一原理で構築された分析フレームワークに既存データを合成する熱力学モデルを紹介した。モデルは,マスクを含む個人保護装置のための,非常に必要な熱除染指針を提供する。例えば,70°Cでは,ウイルス濃度の3-log(99.9%)減少が,平均で3分(同じ条件下で,39分のより保存的除染時間が95%間隔の上限を表す)で達成され,最近の実験報告で示すように,典型的なN95マスクの有効性を減らすことなく,ほとんどの家庭オーブンで実行できた。このモデルはまた,異なる気候と季節にわたる流行の伝播を予測するモデルへの環境温度の連続関数として,SARS-CoV-2の寿命を組み入れる疫学者も可能にする。Copyright 2020 AIP Publishing LLC All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 熱分解 ,  不確実性 ,  保護装置 ,  気候 ,  オーブン ,  *温度依存性 ,  熱力学模型 ,  Arrheniusの式 ,  疫学 ,  不活性化 ,  一次反応 ,  *予測モデル
準シソーラス用語： 汚染除去 ,  環境温度 ,  熱力学解析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 酸化物結晶の磁性  (BM06050E)

タイトルに関連する用語 (4件)： コロナウイルス ,  温度依存性 ,  不活性化 ,  予測モデル