具有感染年龄结构和扩散的病毒动力学的数学建模与研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    11326200
  • 项目类别：
    数学天元基金项目
  • 资助金额：
    3.0万
  • 负责人：
    王绍利
  • 依托单位：
    河南大学
  • 学科分类：
    A0604.生物与生命科学中的数学
  • 结题年份：
    2014
  • 批准年份：
    2013
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2014-01-01 至2014-12-31

项目摘要

The dynamics of viral infection with infection age-structure and diffusion are the research focus in mathematical modeling and analysis of viral dynamics. It contributes to understanding the microscopic mechanism of viral infection and finding the optimal control strategy for disease control by integrating mathematics, medicine , physiology, public health and other subjects. This project mainly study the stability and the traveling wave solutions of viral infection models with infection age-structure and diffusion, including models with bilinear incidence、saturation response、Beddington-DeAngelis response、Crowley-Martin response. By analyzing the eigenvalues of the linearized systems, we study the conditions of local stability. By constructing Lyaponov function, we consider the global asymptotical stability of the systems. We will reveal the inner relations between viral infection models with infection age-structure and diffusion，and the corresponding ODE, DDE, reaction-diffusion and age-structured viral infection models. Meanwhile, we will study the effect of age-structure, diffusion and all forms of nonlinear incidence on the stabilities of the viral infection model, and also consider the traveling wave cause by diffusion.
具有感染年龄结构和扩散的病毒动力学是病毒动力学建模分析研究的一个热点。它是数学与医学、生理学和公共卫生等多个学科的交叉，其研究结果能帮助我们深入认识病毒感染的微观机理，从而为病毒性疾病的控制寻求最优策略. 本项目主要研究几类带有感染年龄结构和扩散的病毒模型的稳定性，包括双线性发生率、饱和反应、Beddington-DeAngelis及Crowley-Martin反应的模型的稳定性和行波解等问题。我们将通过分析线性化系统的特征值，来研究系统局部稳定性条件；通过构造Lyapunov函数的方法来考虑系统的全局渐近稳定性。我们将揭示带有感染年龄结构和扩散的病毒模型和相应的ODE、DDE和反应扩散模型及年龄结构的病毒模型之间的内在联系，同时，我们还研究年龄结构、扩散和上述非线性发生率对系统的稳定性的影响及扩散引起的行波等问题。

结项摘要

本项目主要研究了几类带有感染年龄结构和扩散的病毒模型的稳定性，包括双线性发生率、饱和反应、Beddington-DeAngelis及Crowley-Martin反应的模型的稳定性和行波解等问题。我们通过分析线性化系统的特征值，研究了系统局部稳定性条件；通过构造Lyapunov函数的方法来考虑了系统的全局渐近稳定性。我们揭示了带有感染年龄结构和扩散的病毒模型和相应的ODE、DDE和反应扩散模型及年龄结构的病毒模型之间的内在联系。在将来的工作，我们还计划继续研究年龄结构、扩散和上述非线性发生率对系统的稳定性的影响及扩散引起的行波等问题。我们已经发表论文3篇,另有3篇论文在整理。 具有感染年龄结构和扩散的病毒动力学是病毒动力学建模分析研究的一个热点。它是数学与医学、生理学和公共卫生等多个学科的交叉，其研究结果能帮助我们深入认识病毒感染的微观机理，从而为病毒性疾病的控制寻求最优策略.鉴于问题的重要性和复杂性，其中还有许多延续的工作要做。

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）
Modeling seasonal measles transmission in China
对中国季节性麻疹传播进行建模
  • DOI：
    10.1016/j.cnsns.2014.09.030
  • 发表时间：
    2015-08
  • 期刊：
    Communications in Nonlinear Science & Numerical Simulation
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Zhenguo Bai;Dan Liu
  • 通讯作者：
    Dan Liu
A Computational Study of an Implicit Local Discontinuous Galerkin Method for Time-Fractional Diffusion Equations
时间分数阶扩散方程隐式局部间断伽辽金法的计算研究
  • DOI：
    10.1155/2014/898217
  • 发表时间：
    2014-08
  • 期刊：
    Abstract and Applied Analysis
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Leilei Wei;Xindong Zhang
  • 通讯作者：
    Xindong Zhang
A new posteriori error estimates for a discontinuous Galerkin method for a reaction–diffusion problem
反应扩散问题的不连续伽辽金方法的新后验误差估计
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    Applied Mathematics and Computation
  • 影响因子：
    4
  • 作者：
    Jiwei Cao;Zhihao Ge
  • 通讯作者：
    Zhihao Ge

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  • 作者：
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其他文献

The Optimal Convergence Rates for the Multi-dimensional Chemotaxis Model in Critical Besov Spaces
临界贝索夫空间多维趋化模型的最优收敛率
  • DOI：
    10.1007/s10440-015-0031-4
  • 发表时间：
    2016-06
  • 期刊：
    Acta Applicandae Mathematicae
  • 影响因子：
    1.6
  • 作者：
    管孝燕;王绍利;吕烨;徐夫义
  • 通讯作者：
    徐夫义

其他文献

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相似国自然基金

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相似海外基金

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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

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          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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