Bolsa 22/15985-1 - Modelos epidemiológicos, Processos estocásticos - BV FAPESP
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Aprimoramento de estimativas de número de reprodução efetivo com dados genômicos

Processo: 22/15985-1
Modalidade de apoio:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
Data de Início da vigência: 01 de abril de 2023
Data de Término da vigência: 09 de dezembro de 2023
Área de conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica - Telecomunicações
Pesquisador responsável:Vitor Heloiz Nascimento
Beneficiário:Carlos Augusto Prete Junior
Supervisor: Kris Parag
Instituição Sede: Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Instituição Anfitriã: Imperial College London, Inglaterra  
Vinculado à bolsa:19/21858-0 - Modelos bayesianos para estimação da taxa de ataque de epidemias, BP.DR
Assunto(s):Modelos epidemiológicos   Processos estocásticos   SARS-CoV-2   Processamento de sinais
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Intervalo Serial | Modelos Bayesianos | modelos epidemiológicos | Número de Reprodução Efetivo | processos estocásticos | SARS-CoV-2 | Processamento de Sinais

Resumo

O número de reprodução efetivo (Rt) é um parâmetro variável no tempo utilizado para monitorar a evolução de uma epidemia e que pode ser inferido utilizando dados de incidência e intervalo serial. A epidemia de SARS-CoV-2 no Brasil foi marcada por múltiplas linhagens circulando simultaneamente, com diferentes distribuições de probabilidade de intervalos seriais. O aumento da disponibilidade de sequências genômicas de SARS-CoV-2 possibilita a inferência de intervalos seriais específicos para cada linhagem, além da prevalência de cada linhagem ao longo do tempo em diversas regiões. Neste projeto, propõe-se estender um algoritmo de estimação de Rt baseado em filtros recursivos Bayesianos para estimar o número de reprodução efetivo levando em consideração intervalos seriais específicos para cada linhagem. Pretende-se extrair estes intervalos seriais de dados genômicos disponíveis publicamente utilizando um algoritmo pré-existente que utiliza possíveis clusters de transmissão para estimar intervalos seriais, levando em consideração pares de transmissão indireta. Os métodos resultantes serão utilizados para obter estimativas aprimoradas de Rt em cidades brasileiras. Os resultados serão úteis para um melhor entendimento da dinâmica de transmissão de linhagens de SARS-CoV-2 circulantes no Brasil. (AU)

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