bio6032/2021_replication_lipstichetal_1996

The population dynamics of vertical and horizontal transmission allow for the study of the evolution of virulence. Here, we replicate a model by Lipsitch et al. (1996) analyzing the trade-offs between both types by modeling population dynamics between 1 host population and 100 pathogen strains added individually every 1,000 timesteps.

2021_replication_lipstichetal_1996's Issues

Figure 1

Figure 2

Manuscript

Hi guys,

Can you add the manuscript to this repo?

Thanks

Figure 3

ROADMAP

**6 semaines : **
Note : noter notre progression pour chaque semaine (nouvelles idées appliquées, code, modification…).
Faire un retour sur notre progression (appliquer des corrections si nécessaire).

Semaine 1

• Trouver et lire les articles les plus pertinents qui ont cité notre article
• Se familiariser avec Julia (fonctions de base, création de figures…)
• Trouver tous les paramètres, variables et équations
• Répliquer une figure simple (exemple : figure 2-b)

Semaine 2

• Créer le modèle

Semaine 3

• Refaire les figures 2, 3 et 4

Semaine 4

• Refaire la figure 1

Semaine 5

• Avoir refait toutes les figures

• Faire un grand retour sur notre travail et s'assurer que rien n'a été oublié et négligé

Semaine 6

• Rédaction

Julia

@sandrinesoeharjono ask eva how to plot

Figure 4

Array of solutions

create array in which we store the solutions at each 1000 time steps

ODE

using DifferentialEquations

u = 0.2
b = 1.0
c = rand()

e = rand(100)
β = rand(100)

Y = zeros(Float64, length(e))
Y[1] = eps()

X0 = rand()

function f(u,p,t)
    x = u[1]
    y = u[2:end]
    regul = (1-(sum(u))/(p.K))
    dx = (p.b*x + sum(e.*y))*regul - p.u*x-p.c*sum(p.β.*y)*x
    dy = p.b .* y .* regul .- p.u .* y .+ p.c .* p.β .* x .* y
    return vcat(dx, dy)
end

parameters = (b = b, β = β, e = e, c = c, K = 100.0, u = u)

prob = ODEProblem(f, vcat(X0, Y), (0.0, 20.0), parameters)
solution = solve(prob)

plot(solution, leg=false)

new_u = solution[end]

new_y = findfirst(x -> x == 0.0, new_u)
new_u[new_y] = eps()

prob = ODEProblem(f, new_u, (20.0, 200.0), parameters)
solution = solve(prob)

plot(solution, leg=false)

Plotting problem

@tpoisot @aammd
J'ai rencontré un problème avec Julia, je n'arrive plus à ploter. J'ai un message d'erreur que je n'arrive pas à résoudre : Could not load library "libGR.so"

create new function to call upon new_Y #8

create a function that calls upon new_Y to create 1000 new parasite strains

Model simulation of one parasite and host

generate new_Y parasite and incorporate with host