通过离散时变马尔可夫链与类 SIR 模型预测墨西哥的 COVID-19 分布
种群与进化
2020-03-17 v1
摘要
COVID-19 是一种新发病毒感染，于 2019 年 12 月出现在中国湖北省武汉市；该感染的病毒病原体现在被称为 COVID-19 病毒，属于 Betacoronavirus（乙型冠状病毒）属。该病毒产生在其他冠状病毒中已观察到的急性呼吸窘迫综合征，例如中东国家的 MERS-CoV 或 2002 和 2003 年在中国出现的 SARS-CoV。该病毒通过其刺突（S）蛋白与肺上皮细胞中的 ACE2 受体相互作用介导进入，并可能通过 NLRP3 炎症小体激活和未折叠蛋白反应促进炎症反应（这些可能是 COVID-19 病毒包膜 E 蛋白的后果）。全球已作出努力防止疾病进一步传播，但在 2020 年 3 月 WHO 宣布其为大流行紧急情况，墨西哥开始报告其首批病例。在本文中，我们试图总结该病毒的生物学特征及其疾病可能的病理生理机制，以及通过随机模型刻画墨西哥各州病例的概率分布并通过微分方程模型（修正 SIR 模型）估计墨西哥的病例数，从而能够刻画该疾病及其在墨西哥的进程，以使政策制定者和普通民众表现出更高的准备度并促进更合乎逻辑的行动。
引用
@article{arxiv.2003.06758,
title = {Predicting COVID-19 distribution in Mexico through a discrete and time-dependent Markov chain and an SIR-like model},
author = {Alfonso Vivanco-Lira},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.06758},
year = {2020}
}
备注
19 pages, 5 figures, 1 table