title: Investigation of Marchuk infectious disease model
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Провоторов Вячеслав Васильевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Provotorov Vaceslav Vasilevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Можайский Илья Вадимович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Mozajskij Ila Vadimovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Чижова Ольга Николаевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Cizova Olga Nikolaevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:52:53Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:52:53Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 086279
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/41021
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Во время эпидемии COVID-19 было проведено большое количество исследований для предсказания динамики развития данного вируса с помощью математического моделирования, но почти все работы были основаны на классической модели эпидемиологии, называемой моделью SEIR, для того чтобы описать эпидемиологические аспекты передачи болезни; но все же ни один из них не пытался описать динамику распространения инфекции между иммунной системой и вирусом. В работе была построена математическая модель противовирусного иммунного ответа против COVID-19 с запаздыванием на основе модели инфекционного заболевания Марчука, проведены необходимые вычисления для выявления наиболее эффективного способа борьбы с болезнью. Также в работе был рассмотрен вопрос влияние коронавирусной инфекции COVID-19 на фармацевтический сектор экономики, проведен анализ имеющихся данных и сформированы рекомендации для медицинских учреждений и фармацевтических компаний.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: During the COVID-19 epidemic, a large number of studies have been carried out to predict the dynamics of the development of this virus using mathematical modeling, but almost all of the work has been based on a classical model of epidemiology, called the SEIR model, in order to describe the epidemiological aspects of disease transmission; yet none of them attempted to describe the dynamics of the spread of infection between the immune system and the virus. In the work, a mathematical model of the antiviral immune response against COVID-19 with a delay was built based on the Marchuk infectious disease model, and the necessary calculations were made to identify the most effective way to fight the disease. The paper also considered the impact of the coronavirus infection COVID-19 on the pharmaceutical sector of the economy, analyzed the available data and formed recommendations for medical institutions and pharmaceutical companies.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Модель инфекционного заболевания Марчука
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: фармацевтический сектор экономики
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: COVID-19
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Marchuk infectious disease model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: pharmaceutical sector of the economy
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: COVID-19
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Investigation of Marchuk infectious disease model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Исследование модели инфекционного заболевания Марчука
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diplom_Mozajskij_I.V.__2_.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/41021/2/Diplom_Mozajskij_I.V.__2_.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,38 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_naucnogo_rukovoditela_signed.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/41021/3/reviewSV_Otzyv_naucnogo_rukovoditela_signed.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 369,01 kB
resources.filename: reviewSV_st086279_Mozajskij_Ila_Vadimovic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/41021/4/reviewSV_st086279_Mozajskij_Ila_Vadimovic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,62 kB