Research Project
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
現在,新型コロナウイルスをはじめとする様々な感染症について,ウイルスのゲノム情報と感染者の疫学情報が急速に蓄積されている。集団遺伝学では,集団内の遺伝子の多様性により,集団内サイズの変化を推定する。一方,感染症疫学では,感染者数の時系列変化を基に再生産数を推定する。本研究では,集団遺伝学モデルと疫学モデルを融合し,変異ウイルスの集団に占める割合の時間変動をモデル化する。実際に観測される遺伝子データと疫学データを統計的機械学習により解析し,変異株の割合がどのように変化するかを予測する。予測した変異株の割合と観測データを比較し,予測の精度を検証する。