地理空间上的协同传播动力学

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61703257
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0304.系统工程理论与技术
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

From SARS, Ebola, to avian influenza (H7N9) of this year, the spreading of infectious diseases continues to be a huge threat to our society. We still are not clear about the mechanism behind after constant research both in theoretic and experimental aspects in nearly one century. Apart from the well studied factors such as the structure of populations, migration, behavioral adaptability etc., the spreading of different infectious diseases are not completely independent from each other, instead, under certain conditions they work hand in hand evidenced by epidemiologists, leading to a variety of unexpected physical consequences. The project plans to systematically study the contagion dynamics of multiple strains with cooperative interactions with primary focus on the consequence of strain interactions. We will develop some efficient theoretical models, and by using analytical and numerical tools from statistical physics, nonlinear dynamics we will systematically investigate the fundamental properties, the propagation dynamics and pattern formation in geometrical space, the diffusion in real world by mapping using effective distance with the possible realistic examples. The study of cooperative contagion is also of great importance for the information spreading and diffusion of new technologies.
流行病传播始终是现代社会的一大威胁,从非典,埃博拉到年初的禽流感(H7N9)。经过近一个世纪的实证和理论研究,人们对流行病的传播机制仍然不清楚,不能准确预测其爆发和发展。流行病传播之所以难以理解,除了前人研究相对较多的人群结构,迁徙,个体应急性等的影响外,不同流行病在传播过程中并不是完全独立的,在一定的条件下流行病学家发现它们可以协同传播,带来许多奇异的物理现象。本项目旨在系统研究多病毒协同传播动力学,重点关注流行病的相互作用对传播带来的深刻影响。我们将建立有效描述协同传播的理论模型,然后利用统计物理,非线性动力学的各种解析和数值的方法,系统研究协同传播的基本物理性质,在地理空间上传播和斑图形成动力学,以及通过有效距离进行可能的实证研究。协同传播的研究对于信息传播,新技术扩散等同样也具有十分重要的意义。

结项摘要

流行病传播对现代社会的危害是极其巨大的,特别是在当下的新冠传播背景下。而从科学的角度进行预测及早期干预目前并不理想,原因在于我们对其内在传播机制的复杂性的理解并不深入。本项目旨在讨论多种流行病协同传播过程时,流行病之间的相互作用对传播带来的影响。我们发现在地理空间维度上,协同传播可以显现传播斑图,令人吃惊的是一旦空间斑图形成,清除流行病将变得极其困难。我们在理论上厘清了相关因素的影响,及其动力学机制。..此外,人类的合作行为对流行病的控制极其关键,我们探索了协同博弈动力演化带来的新的复杂性,揭示了一类全新合作道路—动力学互惠机制,发现此类机制具有极强的鲁棒性。这对于提升人类合作水平有重要的参考价值。此外,我们还讨论了人类层级结构对合作水平与集体运动的影响,这对于理解真实人类社会的集体行为十分必要。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Swarming transitions in hierarchical societies
等级社会中的群体性转变
  • DOI:
    10.1103/physrevresearch.2.042017
  • 发表时间:
    2019-12
  • 期刊:
    Phys. Rev. Res.
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Tingting Xue;Xu Li;Peter Grassberger;Li Chen
  • 通讯作者:
    Li Chen
Social hierarchy promotes the cooperation prevalence
社会等级制度促进合作盛行
  • DOI:
    10.1016/j.physa.2020.125726
  • 发表时间:
    2020-08
  • 期刊:
    Physica A
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Rizhou Liang;Jiqiang Zhang;Guozhong Zheng;Li Chen
  • 通讯作者:
    Li Chen
Persistent spatial patterns of interacting contagions
相互作用的传染病的持续空间模式
  • DOI:
    10.1103/physreve.99.022308
  • 发表时间:
    2019-02-14
  • 期刊:
    PHYSICAL REVIEW E
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Chen, Li
  • 通讯作者:
    Chen, Li
Understanding collective behaviors in reinforcement learning evolutionary games via a belief-based formalization
通过基于信念的形式化理解强化学习进化游戏中的集体行为
  • DOI:
    10.1103/physreve.101.042402
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    PHYSICAL REVIEW E
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Zhang Ji-Qiang;Zhang Si-Ping;Chen Li;Liu Xu-Dong
  • 通讯作者:
    Liu Xu-Dong
Network synchronization with periodic coupling
具有周期性耦合的网络同步
  • DOI:
    10.1103/physreve.98.012304
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Physical Review E
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Li Sansan;Sun Na;Chen Li;Wang Xingang;Wang XG
  • 通讯作者:
    Wang XG

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其他文献

超临界逆向蒸发法制备甲硝唑脂质体实验研究
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    谢芳
CGIMT在脑IR后BBB损伤大鼠脑组织超微结构及AQP4表达观察中的应用
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    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 通讯作者:
    储继红
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  • DOI:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    周飞
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
    彭拥军;王和生;孙建华;陈理
  • 通讯作者:
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  • 发表时间:
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  • 作者:
    彭拥军;王和生;孙建华;陈理;许美娟;储继红
  • 通讯作者:
    储继红

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协同多博弈演化动力学:多者异也
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    2020
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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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