報(bào)告題目：Modeling the Transmission Dynamics of Antibiotic Resistant Bacteria
報(bào)告人：阮士貴
報(bào)告時(shí)間：2021年12月13日20:00—22:00
騰訊會(huì)議ID：723 357 208
報(bào)告人簡(jiǎn)介：1983年本科畢業(yè)于華中師范大學(xué)數(shù)學(xué)系，1988年獲得華中師范大學(xué)數(shù)學(xué)系碩士學(xué)位,，1992年獲得加拿大阿爾伯特大學(xué)數(shù)學(xué)系博士學(xué)位，1992-1994年在加拿大菲爾茲數(shù)學(xué)所和麥克馬斯特大學(xué)做博士后,。1994-2002年在加拿大道爾豪斯大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)系先后任助理教授和副教授。現(xiàn)為美國(guó)邁阿密大學(xué)數(shù)學(xué)系終身教授和Cooper Fellow,。主要研究領(lǐng)域是動(dòng)力系統(tǒng)和微分方程及其在生物和醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用,，特別是針對(duì)一些在我國(guó)流行的重大傳染性疾病（如非典,、乙型肝炎,、血吸蟲病、狂犬病,、瘧疾,、登革熱、禽流感,、麻疹等）的數(shù)學(xué)建模,、數(shù)據(jù)模擬和理論分析作了一系列開創(chuàng)性工作,。在包括《PNAS》、《Lancet Infect Dis》,、《Memoirs Amer Math Soc》,、《J Math Pures Appl》、《Math Ann》等學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表了200多篇學(xué)術(shù)論文,，受到了國(guó)內(nèi)外同行的關(guān)注與大量引用,，2014 和2015年連續(xù)被湯森路透集團(tuán)列為全球高被引科學(xué)家。擔(dān)任了一些重要學(xué)術(shù)期刊如《BMC Infectious Diseases》,、《Bulletin of Mathematical Biology》,、《DCDS-B》,、《Mathematical Biosciences》等的編委,，是《Mathematical Biosciences and Engineering》的主編（數(shù)學(xué)）。作為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人多次獲得美國(guó)國(guó)家衛(wèi)生研究院（NIH）,、美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金（NSF）,、國(guó)家自然科學(xué)基金會(huì)資助。2013年獲得海外及港澳學(xué)者合作研究基金資助,。
報(bào)告摘要：Over the last two decades, many antibiotics that were formerly effective in combating bacterial infections in patients are no longer effective due to the evolution of resistant strains. Antibiotic-resistant bacteria (ARB) have rapidly emerged and spread throughout the world, threatening our ability to treat infectious diseases, resulting in prolonged illness, disability, and death, and increasing the cost of health care. In this talk, we will review some recent studies on modeling the transmission dynamics of antibiotic-resistant bacteria at both within-host and population levels. We will also apply our modeling study to describe the transmission characteristics of methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) in the emergency ward and respiratory intensive care unit in Beijing Tongren Hospital, China, both deterministic and stochastic models will be used.
邀請(qǐng)人：劉志軍
歡迎廣大師生積極參與,！