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Mathematical models to study the biology of pathogens and the infectious diseases they cause

平行线 微生物群 传染病(医学专业) 系统生物学 生物 数据科学 计算生物学 爆发 计算机科学 生态学 生物信息学 医学 疾病 病毒学 工程类 病理 机械工程
作者
João B. Xavier,Jonathan M. Monk,Saugat Poudel,Charles J. Norsigian,Anand V. Sastry,Chen Liao,José Maurício S. Bento,Marc A. Suchard,Mario L. Arrieta‐Ortiz,Eliza J. R. Peterson,Nitin S. Baliga,Thomas Stoeger,Felicia Ruffin,Reese AK Richardson,Catherine A. Gao,Thomas D. Horvath,Anthony M. Haag,Qinglong Wu,Tor Savidge,Michael R. Yeaman
出处
期刊:iScience [Elsevier]
卷期号:25 (4): 104079-104079 被引量:13
标识
DOI:10.1016/j.isci.2022.104079
摘要

Mathematical models have many applications in infectious diseases: epidemiologists use them to forecast outbreaks and design containment strategies; systems biologists use them to study complex processes sustaining pathogens, from the metabolic networks empowering microbial cells to ecological networks in the microbiome that protects its host. Here, we (1) review important models relevant to infectious diseases, (2) draw parallels among models ranging widely in scale. We end by discussing a minimal set of information for a model to promote its use by others and to enable predictions that help us better fight pathogens and the diseases they cause.

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