BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//wp-events-plugin.com//7.2.3.1//EN TZID:Europe/Paris X-WR-TIMEZONE:Europe/Paris BEGIN:VEVENT UID:6804@i2m.univ-amu.fr DTSTART;TZID=Europe/Paris;VALUE=DATE:20200217 DTEND;TZID=Europe/Paris;VALUE=DATE:20200222 DTSTAMP:20241212T135924Z URL:https://www.i2m.univ-amu.fr/evenements/conference-mathematical-modelin g-and-statistical-analysis-of-infectious-disease-outbreaks/ SUMMARY:Conference (CIRM\, Luminy\, Marseille): Mathematical Modeling and S tatistical Analysis of Infectious Disease Outbreaks (Thematic Month 2020) DESCRIPTION:Conference: \n\n\n\nTHEMATIC MONTH on Mathematical Issues in B iology\nMOIS THEMATIQUE: Mathematical Issues in Biology\n\n\n\n\nCONFEREN CE\n​\nMathematical Modeling and Statistical Analysis of Infectious Dise ase Outbreaks\n​Modélisation mathématique et analyse statistique d'ép idémies de maladies infectieuses\n​\n17 - 21 February 2020\n\n\n\n\n  \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nScientific Committee \nComité scienti fique\nThomas House (University of Manchester)\nMalwina Luczak (University of Melbourne)\nChi Tran Viet (Laboratoire Paul Painlevé)\nElisabeta Ver gu (INRA Jouy en Josas)\n\nOrganizing Committee\nComité d'organisation\nT om Britton (Stockholm University)\nRaphaël Forien (INRA Avignon)\nEtienne Pardoux (I2M\, Aix-Marseille Université)For any further informations\, c ontact\nmathsbiomonth-week3@sciencesconf.org\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\nDescription\n\n\n\n\n\n\n\n\nThe area of mathematical modeling of infectious diseases has a long history dating back to at least Bernoulli. An important early contribution to this area was the work of Sir Donald Ro ss who received the Nobel prize in medicine for his work on malaria\, incl uding the first vector-host epidemic model. During the second half of the last century\, some more mathematical rigorous work\, also involving stoch astic models\, emerged\, such as the celebrated threshold theorem stating that a major outbreak is possibly with positive probability if and only if the basic reproduction number R0 exceeds the critical value 1.\nThe 1980' s and the outbreak of AIDS was perhaps the first occasion when more seriou s statistical analysis of outbreak data was performed\, then focusing on p rediction of future outbreaks with or without preventive measures put into place.\nFrom then on\, and continuously ever after\, more and more realis tic model extensions have been performed\, allowing for main contributions from local cliques such as households\, network structures\, and multi-ty pe individuals. From a statistical viewpoint this has made inference proce dures more and more complicated\, often using computer intensive methods s uch as MCMC\, and more recently ABC and particle filtering methods.\nDurin g the last few decades\, the availability of virus sequences from infected reported cases have added new possibilities of making inferences by makin g use of virus evolutionary models to infer parameters of the disease spre ad as well.\nThe community of modelers in this area has grown and become m ore and more diverse in their skills.\nIn the 1990s\, two workshops were o rganized in Luminy with "Mathematical modeling of infectious diseases" as their theme. Thereafter\, other workshops took place in various cities/uni versities like the Isaac Newton institute (Cambridge)\, several times\, Ed inburgh\, Stockholm\, and Columbus Ohio. MFO Oberwolfach has organized wor kshops on versions of this theme every 3-4 years\, the most recent one in February 2018.\nThe focus of the proposed conference will cover both theor etical modeling as well as applications and real data analysis. There may more focus on theory than during the other weeks. There are many important hard problems to work on\, e.g. the so-called adaptive models where indiv iduals change behavior during and because of an outbreak. Or models that b etter capture and understand how antibiotic resistance works. The list of possible issues includes:\n\n Epidemic models including space: models\, a nalytical results and inference\n Epidemic models with changing behavior during epidemic outbreaks: models and inference\n Identifiability issues for epidemic models and data\n Integrating epidata and virus phylogenies\ n Antibiotic resistance\n\nOur hope is to gather an interdisciplinary and international group of active researchers who will make important contrib utions to these types of problems\, both during the event and later on thr ough new collaborations.\n\n\n\nLe domaine de la modélisation mathématiq ue des maladies infectieuses a une longue histoire qui remonte au moins à Bernoulli. Les travaux de Sir Donald Ross\, qui a reçu le prix Nobel de médecine pour ses travaux sur le paludisme\, y compris le premier modèle d'épidémie vecteur-hôte\, ont constitué une importante contribution i nitiale dans ce domaine. Au cours de la seconde moitié du siècle dernier \, des travaux mathématiques plus rigoureux\, faisant également appel à des modèles stochastiques\, ont vu le jour\, comme le célèbre théorè me du seuil selon lequel une éclosion majeure est possiblement avec une p robabilité positive si et seulement si le taux de reproduction de base R0 dépasse la valeur critique 1.\nLes années 1980 et l'épidémie de sida ont peut-être été la première occasion d'effectuer une analyse statist ique plus sérieuse des données sur les éclosions\, puis de se concentre r sur la prévision des éclosions futures avec ou sans mesures préventiv es mises en place.\nDepuis lors\, et sans cesse plus tard\, de plus en plu s d'extensions de modèles réalistes ont été réalisées\, permettant a ux principales contributions des cliques locales telles que les ménages\, les structures de réseaux et les individus multitype. D'un point de vue statistique\, cela a rendu les procédures d'inférence de plus en plus co mpliquées\, utilisant souvent des méthodes informatiques intensives tell es que MCMC\, et plus récemment ABC et les méthodes de filtrage des part icules.\nAu cours des dernières décennies\, la disponibilité de séquen ces virales à partir de cas signalés d'infection a ajouté de nouvelles possibilités d'inférences en utilisant des modèles évolutifs du virus pour déduire les paramètres de la propagation de la maladie.\nLa communa uté des modélisateurs dans ce domaine s'est développée et est devenue de plus en plus diversifiée dans leurs compétences.\nDans les années 19 90\, deux rencontres ont été organisées à Luminy sur le thème "Modél isation mathématique des maladies infectieuses". Par la suite\, d'autres workshops ont eu lieu dans diverses villes/universités comme l'institut I saac Newton (Cambridge)\, plusieurs fois\, Edimbourg\, Stockholm\, et Colu mbus Ohio. Oberwolfach (MFO) a organisé des workshops sur des versions de ce thème tous les 3-4 ans\, dont le plus récent en février 2018.La con férence proposée portera à la fois sur la modélisation théorique et s ur les applications et l'analyse de données réelles. Il se peut que l'ac cent soit davantage mis sur la théorie que durant les autres semaines. Il y a de nombreux problèmes difficiles importants sur lesquels il faut tra vailler\, par exemple les modèles dits adaptatifs où les individus chang ent de comportement pendant et à cause d'une épidémie\, ou encore des m odèles qui capturent et comprennent mieux comment fonctionne la résistan ce aux antibiotiques. La liste des problèmes possibles comprend :\n\n Mo dèles épidémiologiques qui incluent l'espace : modèles\, résultats an alytiques et inférence\n Modèles épidémiques avec changement de compo rtement en cas d'épidémie : modèles et inférence\n Questions d'identi fiabilité pour les modèles et les données épidémiques\n Intégration des phylogénies épidémiques et virales\n Résistance aux antibiotique s\n\nNotre souhait est de réunir un groupe interdisciplinaire et internat ional de chercheurs actifs qui apporteront d'importantes contributions à ce type de problèmes\, à la fois pendant l'événement et plus tard dans le cadre de nouvelles collaborations.\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nSpeakers \n \nSamuel Alizon (CNRS - Laboratoire MIVEGEC\, Montpellier)\nViggo Andreas en (Roskilde University\, Denmark)\nFrank Ball (The University of Notting ham)\nForrest Crawford (Yale University)\nOdo Diekmann (Utrecht Universit y)\nCarolina Fransson (Stockholm University)\nSimon Frost (University of Cambridge)\nJulia Gog (University of Cambridge)\nAlison Hill (Harvard Univ ersity)\nThomas House (University of Manchester)\nEdward Ionides (Universi ty of Michigan\, Ann Arbor)\nEben Kenah (The Ohio State University)\nIst van Kiss (University of Sussex) ​\nCatherine Larédo (INRA\, Jouy-en-J osas)\nSonja Lehtinen (ETH Zürich)\nMartin Lopez-Garcia  (University of Leeds)\nMalwina Luczak (University of Melbourne)\nPierre Magal (IMB Unive rsité de Bordeaux)\nJames McCaw (The University of Melbourne)\nJoel C. Mi ller (Harvard University)\nAnel Nurtay (Big Data Institute\, University of Oxford)\nPhil O'Neill (University of Nottingham)\nJoonha Park (Boston Uni versity)\nLorenzo Pellis (University of Manchester)\nDavid Rasmussen (Nort h Carolina State University)\nGrzegorz Rempala (The Ohio State University) \nGianpaolo Scalia Tomba (LUISS\, Roma)\nSamuel Soubeyrand (INRA Avignon)\ nHelena Stage (University of Manchester)\nRobin Thompson (University of Ox ford)\nPanayiota Touloupou (University of Warwick)\nViet Chi Tran (Univers ité Gustave Eiffel\, Lille)\nPieter Trapman (Stockholm University)\nPiet Van Mieghem (TU Delft)\nElisabeta  Vergu (INRA\, Jouy-en-Josas)\nErik Vo lz (Imperial College London)\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n CATEGORIES:Colloque,Mois thématique LOCATION:Luminy - CIRM\, 163 Avenue de Luminy\, Marseille\, 13009\, France X-APPLE-STRUCTURED-LOCATION;VALUE=URI;X-ADDRESS=163 Avenue de Luminy\, Mars eille\, 13009\, France;X-APPLE-RADIUS=100;X-TITLE=Luminy - CIRM:geo:0,0 END:VEVENT BEGIN:VTIMEZONE TZID:Europe/Paris X-LIC-LOCATION:Europe/Paris BEGIN:STANDARD DTSTART:20191027T020000 TZOFFSETFROM:+0200 TZOFFSETTO:+0100 TZNAME:CET END:STANDARD END:VTIMEZONE END:VCALENDAR