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J-GLOBAL ID：202202256373860592   整理番号：22A1093910

ワクチン接種を伴う2歪モデルを用いたCOVID-19動力学のモデリング【JST・京大機械翻訳】

Modeling COVID-19 dynamic using a two-strain model with vaccination

著者 (3件)： de Leon Ugo Avila-Ponce (Programa de Doctorado en Ciencias Biologicas, UNAM, Mexico City, Mexico) ,  Avila-Vales Eric (Facultad de Matematicas, Universidad Autonoma de Yucatan. Anillo Periferico Norte. Tablaje Catastral 13615, C.P. 97119. Merida, Yucatan) ,  Huang Kuan-lin (Department of Genetics and Genomic Sciences. Center for Transformative Disease Modeling. Tisch Cancer Institute. Icahn Institute for Data Science and Genomic Technology. Icahn School of Medicine at Mount Sinai. New York. NY 10029. USA)
資料名： Chaos, Solitons & Fractals  (Chaos, Solitons & Fractals)
巻： 157  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0310A  ISSN： 0960-0779  CODEN： CSFOEH  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)

抄録/ポイント： SARS-CoV-2の多重株は発生して,コロナウイルス病(COVID-19)パンデミックの軌跡に共同に影響する。しかしながら,現在のモデルは,この多歪動力学と,ワクチンに対する異なる伝達速度と応答を説明することは稀である。2つのウイルス変異体とワクチン接種プログラムの展開を説明する新しい数学モデルを提案した。有用性を実証するために,USパンデミックにおける各株の対照生殖数(Rc)および1日感染,死亡および回復率を決定するためにモデルを適用した。モデル動力学はαバリアントの上昇を予測し,2021におけるデルタバリアントの潜在的影響を明らかにした。完全ワクチン接種個体の最小パーセンテージを得て,多系統パンデミックの上昇を減速させるための他の介入戦略と組み合わせた変異体の広がりを低減した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 数学モデル ,  生殖 ,  *ワクチン ,  多重化 ,  感染 ,  *予防接種
準シソーラス用語： コロナウイルス ,  ウイルス変異 ,  ワクチンプログラム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 免疫療法薬・血液製剤の基礎研究  (GW22010D) ,  感染症・寄生虫症一般  (GD01010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： ワクチン接種 ,  歪 ,  モデル ,  動力学 ,  モデリング