2020年11月4日

了解传染病的传播

在全球范围内,由新型冠状病毒SARS-CoV-2引起的COVID-19病全球爆发后,全世界的科学家一直在大力研究传染病。这不仅涉及病毒学家,还涉及物理学家,他们正在开发描述流行病传播的数学模型。这样的模型对于测试旨在控制疾病的各种措施的效果非常重要,例如,口罩,关闭公共建筑和企业以及人们熟悉的社交距离之一。这些模型通常作为政治决策的基础,并强调采取任何措施的合理性。

理论物理学研究所和明斯特大学软纳米科学中心的物理学家Michael te Vrugt,Jens Bickmann和Raphael Wittkowski教授开发了一种新模型,显示了 。拉斐尔·维特科夫斯基(Raphael Wittkowski)领导的工作组正在研究统计物理,即对由大量粒子组成的系统的描述。在他们的工作中,物理学家还使用了动态密度泛函理论(DDFT),该理论是1990年代开发的,能够描述相互作用的粒子。

在电晕大流行开始时,他们意识到相同的方法可用于描述疾病的传播。 “原则上,观察到社会疏远的人可以被建模为互相排斥的粒子,因为它们具有相同的 ”主要作者迈克尔·特·弗鲁格(Michael te Vrugt)解释说,“因此也许描述相互排斥的粒子的理论可能适用于彼此保持距离的人,”他补充说。

基于此思想,他们开发了所谓的SIR-DDFT模型,该模型将SIR模型(描述传染病传播的著名理论)与DDFT相结合。由此产生的理论描述了可以互相感染但保持距离的人。 “该理论还使得描述感染者的热点成为可能,这使我们对今年早些时候所谓的超级传播活动的动态有了更深入的了解,例如海因斯堡的狂欢节庆祝活动或伊施格尔的四月滑雪”,作者Jens Bickmann。研究结果已发表在杂志上 自然通讯.

社交疏远的程度则由排斥互动的强度来定义。该研究的负责人拉斐尔·维特科夫斯基(Raphael Wittkowski)解释说:“因此, 也可以通过模拟流行病并更改定义相互作用强度的参数的值来测试社会距离的影响。”模拟表明,感染率的确确实显示出明显减少是社会距离的结果因此,该模型再现了熟悉的“扁平化曲线”效应,其中随着社会距离的增加,描绘受感染人数随时间的增长的曲线变得更加平坦。 优点是可以明确建模社交互动的效果。



更多信息: Michael te Vrugt等人,通过动态密度泛函理论建模的社会距离和隔离对流行病传播的影响, 自然通讯 (2020)。 DOI:10.1038 / s41467-020-19024-0
期刊信息: 自然通讯

Provided 通过 明斯特大学
引文: 了解传染病的传播(2020年11月4日) 2021年2月5日检索 from //xasqxhb.com/news/2020-11-infectious-diseases.html
本文件受版权保护。除了出于私下学习或研究目的进行的任何公平交易外, 未经书面许可,不得复制部分内容。内容仅供参考。

用户评论