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Título: Modelo de bitstring para estudo da propagação da dengue
Autor(es): Paixão, Crysttian Arantes
Orientador: Lima, Renato Ribeiro de
Coorientador(es): Charret, Iraziet da Cunha
Membro da banca: Penna, Thadeu Josino Pereira
Codeço, Cláudia Torres
Faria, Lucas Del Bianco
Martins, Solange Gomes Faria
Área de concentração: Estatística e Experimentação Agropecuária
Assunto: Modelo computacional
Processo estocástico
Sistemas dinâmicos
Otimização
Modelo
Bitstring
Dengue
Simulação
Model
Bitstring
Dengue fever
Simulation
Data de Defesa: 2012
Data de publicação: 2013
Agência de Fomento: Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq
Referência: PAIXÃO, C. A. Modelo de bitstring para estudo da propagação da dengue. 2012. 303 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária)–Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2012.
Resumo: Dengue é uma doença transmitida por mosquitos nas regiões tropicais e subtropicais do mundo. Ela é considerada como uma das mais importantes viroses para a população humana. Estima-se que 2,5 bilhões de pessoas habitem áreas de risco. Uma das formas de se combater essa virose é através da realização do combate ao vetor. Neste trabalho, é proposto um modelo computacional que simula o espalhamento da virose, incluindo o ciclo de vida do vetor, mosquito Aedes aegypti, da população humana e dos quatro sorotipos (DENV-I, DENV-II, DENV-III e DENV-IV) do vírus do gênero Flavivirus, usando um modelo modificado baseado na técnica de bitstring. Nesse modelo, tenta-se capturar as principais características do ciclo epidemiológico e do processo de infecção. Como se sabe, os mosquitos possuem quatro fases de desenvolvimento: fase de ovo, larval, pupa e alada. Durante as simulações, os vetores passam por essas quatro fases. No modelo, cada indivíduo recebe uma tira de bits, que contém todas as informações que serão utilizadas durante a simulação. Na fase alada, os mosquitos podem visitar outras áreas e se reproduzir, ovipondo nos criadouros espalhados pela área modelada, iniciando novamente o ciclo do vetor. Com relação ao processo de infecção, os mosquitos podem ser infectados por quatro tipos de vírus quando ocorre um encontro com um humano que já esteja infectado. Com o contato, o mosquito é infectado e começa a infectar a população de humanos, disseminando a doença. Também é possível configurar diferentes malhas de criadouros para avaliar a evolução da epidemia. Como os vetores se difundem pela malha de criadouros, realizou-se uma análise da dinâmica espacial através do Índice de Moran e da Teoria de Percolação. O efeito da competição entre os vetores foi implementado de duas formas, o primeiro na fase larval, na qual duas larvas disputam recursos e o segundo, considerando a densidade de larvas no criadouro. Os métodos de controle do vetor que foram implementados são o mecânico, para erradicar as possíveis populações aquáticas (ovo, larva e pupa) do vetor nos criadouros, o químico para erradicação de larvas e mosquitos e o controle biológico através da inserção de indivíduos geneticamente alterados no sistema. Mesmo sem existir uma vacina para a dengue, a opção para realizar campanhas de vacinação foi implementada no modelo para verificar a sua eficácia. A performance do modelo também foi avaliada através do estudo do tempo de simulação e da análise da memória utilizada. Destaca-se que a principal vantagem do modelo computacional proposto reside na sua capacidade de otimizar o uso dos recursos de memória e processamento em cerca de 80% em média, quando comparado com modelos, por exemplo, baseados em indivíduos do tipo IBM ou autômatos celulares.
Dengue is a disease transmitted by mosquitoes in tropical and subtropical regions of the world. It is considered one of the most important viruses for the human population. It is estimated that 2.5 billion people inhabit areas of risk. One of the ways to combat this virus is through the implementation of vector control. In this work, we propose a computational model that simulates the spread of the virus, including the life cycle of the vector, Aedes aegypti, of the human population and the four serotypes (DENV-I, DENV-II, DENV-III and DENV-IV) of the virus of genus Flavivirus. The model is based on a modification of the bitstring technique. With this model, we attempted to capture the main features of the epidemiological cycle and the infection process. During the simulations, the vectors pass through the four stages of the mosquito’s development: egg, larval, pupal and winged. To each individual a strip of bits is assigned, which contains all the information that will be used during the simulation. In the winged stage the mosquitoes may visit other areas and reproduce, ovopositing in breeding sites scattered through the modeled area, restarting the vector’s life cycle. Regarding the process of infection, the mosquitoes can be infected by four types of viruses when they meet with an already infected human. With the contact, the mosquito becomes infected and begins to infect the human population, spreading the disease. It is also possible to set up different meshes of breeding to assess the evolution of the epidemic. As the vectors spread through the breeding mesh, an analysis of the spatial dynamics was realized through the Moran Index and Percolation Theory. Competition between the vectors was taken into account in two ways, the first in the larval stage, in which two larvae compete for resources, and by considering the density of larvae in the breeding. Vector control has been implemented through three alternative methods: mechanic, by eradication of possible aquatic populations (egg, larvae and pupae) of the vector in the breeding; chemical, in which larvae and mosquitoes are killed by insecticides, and biological, through the introduction of genetically modified individuals in the system. Even though there is no vaccine for dengue available at present, we considered the possibility of vaccination campaigns in the model to verify its effectiveness. The performance of the model was also evaluated by studying the simulation time and memory resources used. It is noteworthy that the main advantage of the computational model proposed lies in its ability to optimize the use of processing and memory resources around 80%, on average, when compared with individual-based models or cellular automata.
Informações adicionais: Tese apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária, área de concentração em Estatística e Experimentação Agropecuária, para a obtenção do título de Doutor.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/432
Publicador: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
Idioma: pt_BR
Aparece nas coleções: DEX - Estatística e Experimentação Agropecuária - Doutorado (Teses)

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