马尔科夫转换下的混杂生态动力学模型研究及应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11861065
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
  • 资助金额:
    39.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0604.生物与生命科学中的数学
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

According to the complexity, diversity, randomness of real environment of ecosystems and life cycles, a class of stochastic hybrid models of population dynamics are established by two steps, one step is using multiple-(sub) systems to model the dynamics of population in different time (or stage) periods, the other is by Markovian chains to switch every (sub)systems. Our aims of this program are to establish a series of criteria about the stochastic persistence (permanence and extinction), stochastic stability, stationary distribution, ergodicity etc. for above stochastic hybrid population models by the theories of stochastic differential equations, stochastic processes, modern theories of differential equations, theories of impulsive differential equations, difference equations and mathematical software etc; explore the difference of dynamics between hybrid population models under Markovian switching and determinate population models; analyze the possibility that whether the dynamics will change with the switching of model types. As applications, according to the specialized ecosystems of Xinjiang, proper hybrid ecological models under Markovian switching will be established to validate the theoretical results, a series of theoretical instructions and foundations will be obtained for real protection of ecosystems, reasonable exploitation, sustianable development of ecological environment.
根据现实生态环境及种群生命规律的复杂性、多样性,随机性,通过使用多(子)系统分时(阶)段分别刻画生态种群的动态演变规律,由Markovian链在各(子)系统间随机转换(或开关),来建立随机混杂生态动力学模型。通过随机微分方程理论、随机过程理论、微分方程现代理论、脉冲微分方程理论、差分方程理论、数学软件等作为研究方法及工具,建立系统随机持续生存性(持续性、灭绝性)、随机稳定性、静态分布、遍历性等的一系列判别准则;揭示Markovian转转下的混杂种群动力学模型与确定性种群动力学模型在动力学性质上的差异;分析种群动力学性质是否会随模型形式改变。作为应用,根据新疆特色生态系统,建立合适的Markovian转换下的混杂生态动力学模型,验证理论成果的有效性,为实际的生态系统动植物保护、合理开发,生态环境的持续协调发展提供科学的理论指导和依据。

结项摘要

前人对生态动力学模型研究主要使用一种确定性(或随机性)模型刻画种群的动力学行为,而由于现实环境及种群生命规律的的复杂性、随机性、切换性,种群在不同阶段随机展现不同规律,本项目通过Markov混杂模型刻画种群动力学行为。主要研究一、生态动力学模型研究方面完成:马尔科夫转换下在Logistic与Gompertz增长随机切换的混杂单种群模型,具有Markov随机切换的SIQRS模型;具有随机扰动及微分代数的捕食食饵模型;具有食饵季节交替在Logistic与Gompertz切换的混杂捕食食饵模型;具有二时滞及负反馈及Holling II型功能反应的阶段结构同类相食模型;具有竞争-捕食-合作交替变化的混杂种群模型;具有反应扩散的非自治Leslie–Gower Holling-II 捕食食饵模型;具有非自治的微生物培养模型等,得到了系统(随机)正解的存在性与唯一性及(随机)有界性、(随机)持久性、随机遍历分布、(随机)Hopf分支、平衡点(态)及周期解的存在性与(局部、全局)稳定性等的充分性判别准则。 .传染病模型方面主要完成:具有非线性发生率及接种的非自治SEIRE传染病模型;具有分布时滞及Beddington-DeAngelis (饱和)发生率、以及耐药株-敏感株混合感染的HIV模型;具有空间扩散及Beddington- DeAngelis发生率的新冠病毒传播模型;具有周期可变时滞、季节交替、年龄结构的布鲁氏病模型;具有体内外耦合传播的疾病模型;具有空间扩散及环境驱动的SIRE传染病模型;具有离散时滞及Beddington- DeAngelis发生率及治疗的肺结核模型;具有分布时滞、非线性发生率、免疫反应的乙肝(HBV)模型等,得到了系统(积分形式下)的基本再生数,疾病持久性(灭绝性),各类平衡点(态)及(概)周期解局部及全局渐近稳定性等的充分性判定准则等。

项目成果

期刊论文数量(31)
专著数量(1)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Spatial dynamics for an SIRE epidemic model with diffusion and prevention in contaminated environments
受污染环境中传播和预防的 SIRE 流行病模型的空间动力学
  • DOI:
    10.1111/sapm.12499
  • 发表时间:
    2022-05-04
  • 期刊:
    STUDIES IN APPLIED MATHEMATICS
  • 影响因子:
    2.7
  • 作者:
    Wang,Ning;Chen,Wei;Zhang,Long
  • 通讯作者:
    Zhang,Long
三种群捕食-竞争-合作混杂模型的 全局渐近稳定性
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    广西师范大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郑涛;周欣然;张龙
  • 通讯作者:
    张龙
Global dynamics for a drug-sensitive and drug-resistant mixed strains of HIV infection model with saturated incidence and distributed
具有饱和发病率和分布式延迟的药物敏感和耐药混合株 HIV 感染模型的全球动态
  • DOI:
    10.1016/j.amc.2021.126284
  • 发表时间:
    2021-05-05
  • 期刊:
    APPLIED MATHEMATICS AND COMPUTATION
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    Chen, Wei;Teng, Zhidong;Zhang, Long
  • 通讯作者:
    Zhang, Long
Global stability for a nonautonomous reaction-diffusion predator-prey model with modified Leslie-Gower Holling-II schemes and a prey refuge
具有修改的 Leslie-Gower Holling-II 方案和猎物避难所的非自主反应扩散捕食者-猎物模型的全局稳定性
  • DOI:
    10.1186/s13662-020-02563-7
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Advances in Difference Equations
  • 影响因子:
    4.1
  • 作者:
    Yantao Luo;Long Zhang;Zhidong Teng;Tingting Zheng
  • 通讯作者:
    Tingting Zheng
Global stability for a class of HIV virus-to-cell dynamical model with Beddington-DeAngelis functional response and distributed time delay
具有 Beddington-DeAngelis 功能响应和分布式时间延迟的一类 HIV 病毒与细胞动力学模型的全局稳定性
  • DOI:
    10.3934/mbe.2020250
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Mathematical Biosciences and Engineering
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    Xinran Zhou;Long Zhang;Tao Zheng;Hong-Li Li;Zhidong Teng
  • 通讯作者:
    Zhidong Teng

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粘弹夹层结构状态特性的有限元分析
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  • 通讯作者:
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    张龙;夏振炎;焦魁;杜青
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  • 作者:
    郭为忠;金熙哲;张龙;高峰;邹慧君
  • 通讯作者:
    邹慧君

其他文献

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张龙的其他基金

多毒株-斑块间-体内外耦合传播动力学模型研究及应用
  • 批准号:
    12261087
  • 批准年份:
    2022
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混杂生态动力学模型研究及应用
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相似国自然基金

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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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