Processo epidêmico mediado por vetores e processo epidêmico no modelo SIS em rede complexa: um estudo das propriedades críticas

dc.contributor.advisorFulco, Umberto Laino
dc.contributor.advisorIDpt_BR
dc.contributor.authorSantos, Frederico Lemos dos
dc.contributor.authorIDpt_BR
dc.contributor.referees1Lima, João Paulo Matos Santos
dc.contributor.referees1IDpt_BR
dc.contributor.referees2Macedo Filho, Antônio de
dc.contributor.referees2IDpt_BR
dc.contributor.referees3Almeida, Mauricio Lopes de
dc.contributor.referees3IDpt_BR
dc.contributor.referees4Barbosa, Paulo Henrique Ribeiro
dc.contributor.referees4IDpt_BR
dc.date.accessioned2020-10-15T17:37:12Z
dc.date.available2020-10-15T17:37:12Z
dc.date.issued2020-08-19
dc.description.abstractSince 1990, epidemic spread has been the subject of many studies based on statistical physics methods. The dynamics of these epidemic processes, typically unbalanced, consist of competition for active (infected hosts) and inactive (uninfected hosts) health status. The transition between these active (epidemic) and inactive (non-epidemic) states allows the analysis of the critical point and exponents of the system (universality class). In this thesis the critical properties of two epidemic systems are investigated: The first composed of two population species that are human with uninfected hosts (H) and infected hosts (Hi) and that of vectors composed of non-infected vectors infected (V ) and infected vectors (Vi), which spread independently in a one-dimensional network, with the rate D, following a dynamic probability rule, where the cure rates of vectors and individuals are respectively φ and λ. A second epidemic system, known as susceptible infected susceptible (SIS), in a complex network with high aggregation factor and contamination rate λ. Both models were simulated using the Monte Carlo method to obtain the data and a finite-size scale analysis allowed the critical properties to be estimated. For the first model, the critical point was obtained for fifteen combinations between the rates of cure of vectors and hosts and fit into the universality class of diffusive epidemic processes, exponents z = ν = 2 and β/ν = 0.11(2). For the second model, the critical point was λc = 0.068(9) and the exponents were: β/ν = 0.88(4), 1/ν = 0.25(4) and γ/ν = 0.51. This information can contribute to the methodologies employed by epidemiology in the fight against infectious diseases.pt_BR
dc.description.resumoDesde 1990 que as propagações epidêmicas têm sido alvo de muitos estudos baseados nos métodos da Física Estatística. As dinâmicas desses processos epidêmicos, tipicamente de não equilíbrio, consistem na competição pelo estado de saúde ativo (hospedeiros infectados) e inativo (hospedeiros não infectados). A transição entre estes estados ativo (epidêmico) e inativo (não epidêmico) permite a análise do ponto e dos expoentes críticos do sistema (classe de universalidade). Nesta tese investiga-se as propriedades críticas de dois sistemas epidêmicos: O primeiro composto de duas espécies de população que são a humana com hospedeiros não infectados (H) e hospedeiros infectados (Hi) e a dos vetores composta de vetores não infectados (V ) e vetores infectados (Vi), que se difundem independentemente numa rede unidimensional, com a taxa D, seguindo uma regra dinâmica de probabilidade, onde as taxas de cura dos vetores e dos indivíduos são respectivamente φ e λ. Um segundo sistema epidêmico, conhecido como suscetível infectado suscetível (SIS), em uma rede complexa com alto fator de agregação e com taxa de contaminação λ. Os dois modelos foram simulados usando-se o método de Monte Carlo para a obtenção dos dados e uma análise de escala de tamanho finito permitiu que se estimasse as propriedades críticas. Para o primeiro modelo obteve-se o ponto crítico para quinze combinações entre as taxas de cura dos vetores e hospedeiros e se enquadrou na classe de universalidade dos processos epidêmicos difusivos, expoentes z = ν = 2 e β/ν = 0, 11(2). Para o segundo modelo, o ponto crítico foi λc = 0, 068(9) e os expoentes foram: β/ν = 0, 88(4), 1/ν = 0, 25(4) e γ/ν = 0, 51. Estas informações podem contribuir com as metodologias empregadas pela epidemiologia no combate as doenças infecciosas.pt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpt_BR
dc.identifier.citationSANTOS, Frederico Lemos dos. Processo epidêmico mediado por vetores e processo epidêmico no modelo SIS em rede complexa: um estudo das propriedades críticas. 2020. 89f. Tese (Doutorado em Bioinformática) - Instituto Metrópole Digital, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2020.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/30435
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Nortept_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.initialsUFRNpt_BR
dc.publisher.programPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM BIOINFORMÁTICApt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectSistema epidêmico difusivopt_BR
dc.subjectLimiar epidêmicopt_BR
dc.subjectPropriedades críticaspt_BR
dc.subjectSistema de não-equilíbriopt_BR
dc.subjectClasse de universalidadept_BR
dc.subjectMonte Carlopt_BR
dc.subjectSISpt_BR
dc.titleProcesso epidêmico mediado por vetores e processo epidêmico no modelo SIS em rede complexa: um estudo das propriedades críticaspt_BR
dc.typedoctoralThesispt_BR

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