随机传染病模型的动力学行为

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11226205
  • 项目类别:
    数学天元基金项目
  • 资助金额:
    3.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0210.随机分析与随机过程
  • 结题年份:
    2013
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2013-12-31

项目摘要

This research will mainly study the dynamic of epidemic models with stochastic perturbations. Based on the existence theory of stochastic differential equations, stochastic comparison theorems and stochastic Lyapunov analysis method, we will give the existence of the positive solution of the model. Then we will investigate their long time behavior. In general, there is neither a disease-free equilibrium nor an endemic equilibrium in stochastic epidemic models which are studied. We will show the extinction and persistence of the disease in the population, and give basic reproduction number. Furthermore, for a system with degenerate or nondegenerate diffusion term, we will investigate the stationary distribution and ergodicity of it through diffusion theory, ergodic theory and Markov semigroup theory etc., which also means the disease will prevail and persist in a population. At last, we will give simulations to support our analysis results, and do comparison with diterministic models to show the effect of white noise. Besides, we will explain some phenomena according to some data of the disease. And so it can offer the theory support for forecasting the development trend of disease, analysing causes of its outbreak, prevention and control of disease.
本项目研究传染病模型中参数在随机扰动下的动力学行为。首先利用随机微分方程解的存在性定理、随机比较定理和Lyapunov分析法给出模型正解的存在性。其次探讨解的渐近行为。我们拟研究的随机模型通常不存在无病平衡点和地方病平衡点,通过解的性质反映疾病的消失和流行,并在此基础上给出系统的基本再生数。另外,通过遍历性理论和Markov半群理论等证明具有非退化和退化扩散项的传染病模型存在平稳分布,这也表明疾病在种群中是持久的。最后,通过数值模拟直观上说明所得的性质,并与确定性模型比较,揭示白噪声对模型渐近行为的影响;并结合一些疾病的实际数据,解释一些现象。总之,通过分析可以为预测疾病的发展趋势、分析疾病流行的原因和关键因素以及指导疾病的预防和控制工作提供理论依据。

结项摘要

本项目按计划进行并达到了预期目标。本项目研究了一些传染病模型在随机扰动下的渐近行为,主要得到下面一些结果:(1)分析了带随机扰动的SIR型,SIRS型传染病模型的渐近行为,给出了随机意义下的基本再生数;(2)通过构造合适的李雅普诺夫函数得到了随机斑块型的SIRS,SEIR传染病模型正解的存在唯一性,以及模型中传染病消失的条件;(3)证明了非退化的随机SIR,SIRS,SEIR等传染病模型存在平稳分布,具有遍历性。本项目共完成5篇论文,其中3篇已经发表,均为SCI检索。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
The Asymptotic Behavior of a Stochastic Predator-Prey System with Holling II Functional Response
具有Holling II函数响应的随机捕食-被捕食系统的渐近行为
  • DOI:
    10.1155/2012/801812
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    ABSTRACT AND APPLIED ANALYSIS
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Liu; Zhenwen;Shi; Ningzhong;Jiang; Daqing;Ji; Chunyan
  • 通讯作者:
    Chunyan
Analysis of a predator-prey model with disease in the prey
被捕食者患病的捕食者-被捕食者模型的分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    International Journal of Biomathematics
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    季春燕;蒋达清
  • 通讯作者:
    蒋达清
Analysis of a delayed stochastic predator-prey model in a polluted environment
污染环境中延迟随机捕食者-被捕食者模型分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Applied Mathematical Modelling
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    韩七星;蒋达清;季春燕
  • 通讯作者:
    季春燕

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其他文献

其他文献

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AI技术路线图

季春燕的其他基金

平面随机微分方程依分布周期解的研究
  • 批准号:
    11601043
  • 批准年份:
    2016
  • 资助金额:
    19.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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知道了

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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