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[Maria Eulalia Vares]

Prezados colegas,

O COLMEA - Colóquio Interinstitucional Modelos Estocásticos e Aplicações - tem 
mais um encontro no próximo dia 28 de março, a partir das 14hs, no Instituto
de Matemática da UFRJ. Nesta ocasião teremos palestras de Americo Cunha
(IME-UERJ) e Claudio José Struchiner (IMS-UERJ).

Programa:

14:00 h - 15:20h   Americo Cunha (IME-UERJ)                                  
“How to predict an epidemic of Zika virus? A challenge in nonlinear stochastic
dynamic”

15:40h - 17:00h   Claudio José Struchiner (IMS-UERJ)
"Competência Vetorial: Genômica populacional, decomposição de Price, diagramas
causais"

17:00h Discussão e lanche

Local: Instituto de Matemática – Bloco C – Sala C116 – Ilha do Fundão

Um cartaz para divulgação encontra-se aqui:
http://www.im.ufrj.br/~coloquiomea/cartaz/2019_03.pdf

Informações mais completas sobre o COLMEA podem ser encontradas aqui: 
http://www.im.ufrj.br/~coloquiomea/

Todos são muito bem vindos. Agradecemos também pela divulgação em suas 
instituições.

Atenciosamente, 
o comitê organizador: Augusto Q. Teixeira (IMPA), Evaldo M.F. Curado 
(CBPF), Leandro P. R. Pimentel (UFRJ), Maria Eulalia Vares (UFRJ), Nuno
Crokidakis (UFF), Simon Griffiths (PUC-Rio)

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Resumo das palestras:
How to predict an epidemic of Zika virus? A challenge in nonlinear stochastic
dynamics! 
Americo Cunha (IME-UERJ)

Several instances of Zika virus epidemic have been reported around the world
in the last 20 years, causing Zika fever to become a disease of international
concern. In this context the use of mathematical models for epidemics is of
great importance, since they are useful tools to study the underlying outbreak
numbers and allow one to test the effectiveness of different strategies used
to combat the associated diseases. This work deals with the development of an
epidemic model to predict the evolution of Zika virus in Brazilian scenario
and the posterior calibration of this predictive tool with respect to real
data, from the recent outbreak of the disease, by solving an inverse problem.
Model parameters variabilities are taken into account through a parametric
probabilistic approach that employs an information-theoretic formalism
(maximum entropy principle) to construct a consistent stochastic model and
uses Monte Carlo simulation for propagating the uncertainties. This
development gives rise to a realistic epidemic model, capable of making robust
predictions about epidemic scenarios.

Competência Vetorial: Genômica populacional, decomposição de Price, diagramas
causais 
Claudio José Struchiner (IMS-UERJ)

Doenças transmitidas por vetores continuam a representar sérios problemas de
saúde pública. A aplicação de técnicas originadas da genética e biologia
molecular, e as análises recentemente disponíveis sobre o genoma de mosquitos
têm propiciado o desenvolvimento de métodos genéticos como uma alternativa
complementar às estratégias existentes de controle. A aplicação racional de
muitas destas propostas requer uma base teórica adicional obtida através de
resultados quantitativos de base analítica ou numérica. 
O seminário discute as condições em que se torna possível o controle de
doenças transmitidas por vetores, mais especificamente malária, dengue, zika e
chikungunya, através da utilização de intervenções com base em procedimentos
genéticos. Predições sobre a nova distribuição de genes ou bactérias que
interfiram com a capacidade vetorial de insetos vetores deverão levar em
consideração a atual distribuição natural de resistência a infecções por
patógenos humanos nestes vetores. Estas predições refletem a natureza das
forças evolutivas que mantêm a variação genética e a resistência à infecção
por aquelas bactérias em populações de vetores que serão submetidas a um
contínuo processo de seleção artificial imposto a partir de fontes externas
representadas por estas estratégias de intervenção. Estas novas estratégias de
controle têm em comum o fato de serem auto-propagáveis e estarem sujeitas à
influência de forças evolutivas. Estas propriedades impõem novos desafios
metodológicos para o desenho e a análise de ensaios de eficácia no campo.

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Maria Eulalia Vares
Instituto de Matemática - UFRJ
http://www.im.ufrj.br/~eulalia