关于这个研究课题
自然是充满了生物生物(细菌、昆虫、植物、动物等)和B-biotic元素的环境(空气、土壤和水)。生物的生命周期元素是完全依赖于非生物因素。病原体如病毒、细菌或其他传染性病原体可引起疾病的生物。直接导致传染病的病原体能够,或者他们也可以扩散到其他多个物种(称为向量)。人畜共患病是一种传染性疾病,从动物到人类。人畜共患病原菌可能是细菌、病毒或寄生虫,包括非传统的代理,并可以通过直接接触传染给人类的食物,水,或环境。目前,高传染性疾病的人群包括艾滋病毒,SARS-CoV-2 (Covid-19),甲型H1N1流感(猪流感),登革热(媒介传播),等等。另一个基本特征是环境的污染物(如海水中农药用于农业和石油),在动物通过食物传播。因此,它是至关重要的传染病动力学研究生态系统和人类。
传染病对发病率和死亡率有显著影响。此外,世界见证新出现的病原体,旧的再度出现,抗生素耐药性蔓延。数学建模是一种强大的工具来识别(预测)生物系统背后的机制。制定生态模型的流行在使用普通/偏微分方程数学模型,分数微分方程,离散微分和随机微分方程,研究人员试图确定动力学背景。研究流行系统,生物,包括人类,分为不同的隔间,及其传播动力学进行了研究。然而,不同的物种被认为是在同一个方程组在一个生态系统和研究他们的消费模式。各种建模方法是通过调查使用的稳定性、分岔,或模型验证方法。
传染病和生态modeling-related文章被鼓励提交《华尔街日报》。我们感兴趣的原始研究的文章,关注新的研究方向。根据前沿审查指南,进行同行雷竞技rebat评审,以确保高质量的手稿可以相对有效地出版。在巨大的,文章将介绍以下主题在这个平台上发布的主要动机:
——公共卫生和数据分析
——传染病建模和模型验证
——媒介传播疾病与单个或多个污渍
——稳定性和分岔分析
——Eco-epidemic &生态模型
传染病对发病率和死亡率有显著影响。此外,世界见证新出现的病原体,旧的再度出现,抗生素耐药性蔓延。数学建模是一种强大的工具来识别(预测)生物系统背后的机制。制定生态模型的流行在使用普通/偏微分方程数学模型,分数微分方程,离散微分和随机微分方程,研究人员试图确定动力学背景。研究流行系统,生物,包括人类,分为不同的隔间,及其传播动力学进行了研究。然而,不同的物种被认为是在同一个方程组在一个生态系统和研究他们的消费模式。各种建模方法是通过调查使用的稳定性、分岔,或模型验证方法。
传染病和生态modeling-related文章被鼓励提交《华尔街日报》。我们感兴趣的原始研究的文章,关注新的研究方向。根据前沿审查指南,进行同行雷竞技rebat评审,以确保高质量的手稿可以相对有效地出版。在巨大的,文章将介绍以下主题在这个平台上发布的主要动机:
——公共卫生和数据分析
——传染病建模和模型验证
——媒介传播疾病与单个或多个污渍
——稳定性和分岔分析
——Eco-epidemic &生态模型
关键字:生态系统,Eco-epidemic模型、传染病的病原体,媒介传播疾病,分岔分析
重要提示:所有贡献这个研究课题必须的范围内的部分和期刊提交,作为其使命声明中定义。雷竞技rebat前沿有权指导检查手稿更适合部分或同行评审的期刊在任何阶段。
