RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Математическое моделирование

Матем. моделирование, 2024, том 36, номер 1, страницы 105–130 (Mi mm4524)

Феноменологическое моделирование трех сценариев локальных эпидемий коронавируса
А. Ю. Переварюха

Список литературы

1. А. В. Ласунский, “Устойчивость стационарных состояний некоторых популяционных моделей с переменными коэффициентами”, Мат. моделир., 20:5 (2008), 69–78  mathnet; A. V. Lasunskii, “Stability of stationary states in some population models with variable coefficients”, Math. Models and Computer Simulations, 1:2 (2009), 335–342  crossref  mathscinet
2. А. Ю. Переварюха, “Феноменологическая модель развития вспышки численности насекомого с бифуркационным затуханием”, Мат. моделир., 30:1 (2018), 40–54  mathnet  mathscinet  zmath; A. Yu. Perevaryukha, “Phenomenological Computational Model for the Development of a Population Outbreak of Insects with Its Bifurcational Completion”, Math. Models and Computer Simulations, 10:4 (2018), 501–511  crossref  mathscinet
3. В. Г. Ильичев, “Об универсальных константах запаса в моделях конкуренции”, Мат. моделир., 27:6 (2015), 81–98  mathnet  zmath; V. G. Il'ichev, “Universal stock constants in models of competition”, Math. Models and Computer Simulations, 8:1 (2016), 73–83  crossref  mathscinet
4. А. Ю. Щеглов, С. В. Нетесов, “О восстановлении функциональных коэффициентов в модели динамики квазистабильной популяции”, Мат. моделир., 34:3 (2022), 85–100  mathnet  crossref  mathscinet; A. Y. Shcheglov, S. V. Netessov, “The Reconstruction of Functional Coefficients for a Quasi-Stable Population Dynamics Model”, Math. Models and Computer Simulations, 14:5 (2022), 808–818  crossref  mathscinet
5. В. Д. Перминов, М. А. Корнилина, “Индивидуум-ориентированная модель распространения эпидемии в городских условиях”, Матем. моделир., 19:5 (2007), 116–127  mathnet  zmath [V. D. Perminov, M. A. Kornilina, “Individuum-orientirovannaia model rasprostraneniia epidemii v gorodskikh usloviiakh”, Mat. modelir., 19:5 (2007), 116–127]
6. Т. Р. Аманбаев, С. Д. Энтони, “Развитие математических моделей эпидемии с учетом влияния изоляции особей в популяции”, Мат. моделир., 33:11 (2021), 39–60  mathnet  crossref; T. R. Amanbaev, S. J. Antony, “Development of Mathematical Models Taking into Account the Effect of Isolating Individuals in a Population”, Math. Models and Computer Simulations, 14:3 (2022), 466–479  crossref  mathscinet
7. O. Krivorotko, “Agent-based modeling of COVID-19 outbreaks for New York state and UK: parameter identification algorithm”, Infectious Disease Modell, 7 (2022), 30–44  crossref
8. V. Petrakova, O. Krivorotko, “Mean field game for modeling of COVID-19 spread”, Journal of Mathematical Analysis and Applications, 514:1 (2022), 126–141  crossref  mathscinet
9. В. Ю. Осипов, С. В. Кулешов, А. А. Зайцева, А. Ю. Аксенов, “Подход к локализации источника эпидемии COVID-19 в России на основе математического моделирования”, Информатика и автоматизация, 2021, № 5, 1065–1089  mathnet [V. Yu. Osipov, S. V. Kuleshov, A. A. Zaitseva, A. Yu. Aksenov, “An approach to localizing the source of the COVID-19 epidemic in Russia based on mathematical modeling”, Informatics and Automation, 2021, no. 5, 1065–1089]
10. И. Д. Колесин, Е. М. Житкова, “Существовал ли период скрытого развития COVID-19 в Санкт-Петербурге? Результаты математического моделирования и факты”, Мат. моделир., 35:5 (2023), 104–106  mathnet  crossref  mathscinet; I. D. Kolesin, E. M. Zhitkova, “Was There a Period of Latent Development of COVID-19 in St. Petersburg? Mathematical Simulation Results and Facts”, Math. Models and Computer Simulations, 15:6 (2023), 1037–1044  crossref  mathscinet
11. В. Я. Киселевская-Бабинина, А.А. Романюха, Т.Е. Санникова, “Математическая модель течения COVID-19 и прогноз тяжести инфекции”, Мат. модел., 35:5 (2023), 31–46  mathnet  crossref  zmath; V. Ya. Kisselevskaya-Babinina, A.A. Romanyukha, T.E. Sannikova, “Mathematical Model of COVID-19 Progression: Prediction of Severity and Outcome”, Math. Models and Computer Simulations, 15:6 (2023), 987–998  crossref  mathscinet
12. M. Lenart, M. Gorecka, M. Bochenek, E. Barreto-Duran, “SARS-CoV-2 infection impairs NK cell functions via activation of the LLT1-CD161 axis”, Front. Immunol., 14 (2023), 1123155  crossref
13. H. Tang, Y. Shao, Y. Huang, “Evolutionary characteristics of SARS-CoV-2 Omicron subvariants adapted to the host”, Sig. Transduct. Target Ther., 8 (2023), 211–221  crossref
14. J. P.A. Ioannidis, S. Cripps, M. Tanner, “Forecasting for COVID-19 has failed”, International Journal of Forecasting, 2022, no. 2, 423–438  crossref
15. V. Chin, N. I. Samia, R. Marchant, “A case study in model failure? COVID-19 daily deaths and ICU bed utilisation predictions in New York”, European J. of Epidemiology, 35 (2020), 733–742  crossref
16. S. Moein, N. Nickaeen, A. Roointan, “Inefficiency of SIR models in forecasting COVID-19 epidemic: a case study of Isfahan”, Scientific Reports, 11 (2021), 4725  crossref
17. T. M. Delorey, C. G.K. Ziegler, G. Heimberg, “COVID-19 tissue atlases reveal SARS-CoV-2 pathology and cellular targets”, Nature, 595 (2021), 107–113  crossref
18. E. Rocchi, S. Peluso, D. Sisti, M. Carletti, “A New Epidemic Model for the COVID-19 Pandemic: The-SI(R)D Model”, BioMedInformatics, 2022, no. 2, 398–404  crossref
19. K. S. Tan, S. W.X. Ong, M. H. Koh, “SARS-CoV-2 Omicron variant shedding during respiratory activities”, International Journal of Infectious Diseases, 131 (2023), 19–25  crossref
20. K. D. Lamb, M. M. Luka, M. Saathoff, R. Orton, SARS-CoV-2's evolutionary capacity is mostly driven by host antiviral molecules, https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.04.07.536037v1
21. L. Bautista, G. Conesa, R. Caravaca, “COVID-19 effective reproduction number determination: an application, and a review of issues and influential factors”, Epidemiologic Methods, 10 (2021), 20200048  crossref
22. G. E. Hutchinson, “Circular causal systems in ecology”, Ann. N.Y. Acad. Sci., 50 (1948), 221–246  crossref
23. I. S. Kashchenko, E. M. Glushevskii, “Local dynamics of equation with periodically distributed delay”, Theoret. and Math. Phys., 212 (2022), 1125–1136  mathnet  crossref  mathscinet  zmath
24. R. Cilia, “SARS-CoV-2-specific CD4+ and CD8+ T cell responses can originate from cross-reactive CMV-specific T cells”, eLife, 11 (2022), e82050  crossref
25. A. V. Nikitina, “Study of the spread of viral diseases based on modifications of the SIR model”, Computational Mathematics and Information Technologies, 2020, no. 1, 19–30
26. A. Y. Perevaryukha, “A Continuous Model of Three Scenarios of the Infection Process with Delayed Immune Response Factors”, Biophysics, 66 (2021), 327–348  crossref
27. I. V. Trofimova, A. Y. Perevaryukha, A. B. Manvelova, “Adequacy of Interpretation of Monitoring Data on Biophysical Processes in Terms of the Theory of Bifurcations and Chaotic Dynamics”, Technical Physics Letters, 48 (2022), 305–310  crossref
28. N. Fabiano, S. N. Radenovic, “The second COVID-19 wave of 2020 in Italy: a brief analysis”, Military Technical Courier, 69:1 (2021), 1–7
29. A. V. Shabunin, “Hybrid SIRS-model of the spread of infections”, Applied nonlinear dynamics, 30:6 (2022), 717–731
30. M. S. Abotaleb, T. A. Makarovskikh, “Development of algorithms for choosing the best time series models and neural networks to predict COVID-19 cases”, Bulletin of South Ural State University, 21:3 (2021), 26–35
31. А. В. Зайковская, А. В. Гладышева, М. Ю. Карташов, “Изучение в условиях in vitro биологических свойств штаммов коронавируса SARS-COV-2, относящихся к различным генетическим вариантам”, Проблемы особо опасных инфекций, 2022, № 1, 94–100 [A. V. Zaykovskaya, A. V. Gladysheva, M. Y. Kartashov, “Izucheniye v usloviyakh in vitro biologicheskikh svoystv shtammov koronavirusa SARS-COV-2, otnosyashchikhsya k razlichnym geneticheskim variantam”, Problemy osobo opasnykh infektsiy, 2022, no. 1, 94–100]
32. В. И. Вечорко, О. В. Аверков, А. А. Зимин, “Новый штамм SARS-COV-2 Oмикрон клиника, лечение, профилактика (обзор литературы)”, Кардиоваскулярная терапия и профилактика, 2022, № 6, 89–98 [V. I. Vechorko, O. V. Averkov, A. A. Zimin, “Novyy shtamm SARS-COV-2 Omikron klinika, lecheniye, profilaktika (obzor literatury)”, Kardiovaskulyarnaya terapiya i profilaktika, 2022, no. 6, 89–98]
33. S. J. Silva, K. Pardee, L. Pena, A. Kohl, “Recent insights into SARS-COV-2 omicron variant”, Reviews in Medical Virology, 33 (2022), e2373  crossref
34. F. Juul, H. C. Jodal, I. Barua, “Mortality in Norway and Sweden during the COVID-19 pandemic”, Scandinavian J. of Public Health, 50 (2022), 38–45  crossref
35. N. Brusselaers, D. Steadson, K. Bjorklund, “Evaluation of science advice during the COVID-19 pandemic in Sweden”, Humanities & Social Sci. Communications, 9 (2022), 91  crossref
36. C. Phetsouphanh, D. R. Darley, D. B. Wilson, “Immunological dysfunction persists for 8 months following initial mild-to-moderate SARS-CoV-2 infection”, Nature Immunology, 2022, 210–216  crossref
37. H. Oshitani, “COVID lessons from Japan: the right messaging empowers citizens”, Nature, 605 (2022), 589  crossref
38. А. Ю. Попова, Е. Б. Ежлова, А. А. Мельникова, Н. С. Башкетова, “Популяционный иммунитет к SARS-CoV-2 среди населения Санкт-Петербурга в период эпидемии COVID-19”, Проблемы особо опасных инфекций, 2020, № 3, 124–130 [A. Y. Popova, E. B. Ezhlova, A. A. Melnikova, N. S. Bashketova, “Populiatsionnyi immunitet k SARS-CoV-2 sredi naseleniia Sankt-Peterburga v period epidemii COVID-19”, Problemy osobo opasnykh infektsii, 2020, no. 3, 124–130]
39. L. Corey, C. Beyrer, M. Cohen, “SARS-CoV-2 variants in patients with immunosuppression”, The New England Journal of Medicine, 385 (2021), 562–566  crossref
40. C. M. Arieta, Y. J. Xie, D. A. Rothenberg, “The T-cell-directed vaccine BNT162b4 encoding conserved non-spike antigens protects animals from severe SARS-CoV-2 infection”, Cell, 2023, 2023.04.007
41. L. Bull-Otterson, S. Baca, S. Saydah, “Post COVID Conditions Among Adult COVID-19 Survivors Aged 18-64 and65 Years - United States, March 2020-November 2021”, MMWR Morb. Mortal Rep, 71 (2022), 713–717  crossref
42. E. L. Shrock, R. T. Timms, “Germline-encoded amino acid-binding motifs drive immune-dominant public antibody responses”, Science, 380 (2023), 798–816  crossref
43. P. V. Markov, M. Ghafari, M. Beer, “The evolution of SARS-CoV-2”, Nature Reviews Microbiology, 21 (2023), 195–210  crossref
44. D. M. Patrick, M. Petric, D. M. Skowronski, R. Guasparini, “An outbreak of human coronavirus OC43 infection and serological cross-reactivity with SARS coronavirus”, Canadian J. Infectious Diseases and Medical Microbiology, 17 (2006), 330–336  crossref
45. A. Y. Perevaryukha, “An iterative continuous-event model of the population outbreak of a phytophagous hemipteran”, Biophysics, 61:2 (2016), 334–341  crossref


© МИАН, 2026