Modelagem estatística ajuda a controlar epidemias em animais

Modelos indicam os componentes genéticos favoráveis para a transmissão de doenças

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Estatística para controlar epidemias de doenças em animais

Recentemente, mostramos um trabalho do pesquisador Osvaldo Anacleto Júnior, do Icmc Usp e do CEPID – CeMEAI, para reduzir congestionamentos. Outra importante contribuição é em um estudo que, pela primeira vez, comprova que existe contribuição genética na infectividade de doenças. A metodologia proposta oferece impactos diretos em áreas como a pecuária e a agricultura e também pode ser adaptada para a modelagem de dados de epidemias observadas em humanos. Entenda: https://goo.gl/eYByi4

Publicado por CEPID – CeMEAI em Quarta-feira, 30 de janeiro de 2019

Sabe-se que a diversidade genética pode afetar a disseminação de doenças infecciosas, potencialmente impactando a redução de epidemias em plantas e animais. No entanto, poucos métodos para controle de doenças podem identificar componentes genéticos que influenciam a resistência a doenças e também a infectividade, que representa a propensão do hospedeiro a transmitir infecções a indivíduos suscetíveis a uma doença.

A conclusão é do professor do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, e pesquisador do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (Cemeai) Osvaldo Anacleto Júnior, que tem conquistado importantes avanços com sua pesquisa nesta área.

“Os modelos genéticos quantitativos atuais não identificam completamente o componente hereditário da infectividade do hospedeiro pois esses modelos não conseguem acomodar a dinâmica não linear do processo de transmissão de doenças”, explica.

Este trabalho, que ele divide com outros quatro autores de universidades da União Europeia, apresenta um novo modelo estatístico e um método de inferência para estimar parâmetros genéticos associados à suscetibilidade e infectividade do hospedeiro. “Nossa metodologia combina modelos genéticos quantitativos de interações sociais com processos estocásticos para modelar a natureza aleatória, não-linear e dinâmica de infecções, e usa técnicas computacionais Bayesianas para estimar os parâmetros do modelo.”

A metodologia proposta oferece impactos diretos em áreas como a pecuária e agricultura e também pode ser adaptada para a modelagem de dados de epidemias observadas em humanos. Conheça no vídeo acima.

Raquel Vieira/Comunicação Cemeai

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