MarineEpi：海洋病原体模拟工具箱，基于Matlab GUI的研究工具

软件X 22（2023）101357原始软件出版物MarineEpi：一个基于GUI的Matlab工具箱，用于模拟海洋病原体传播[10]杨文，杨文.放大图片作者：John M.放大图片创作者：Eileen E.霍夫曼ea西班牙毕尔巴鄂巴斯克地区大学应用数学系b实验海洋生物学和生物技术研究中心-Plentzia海洋站，巴斯克地区大学，Plentzia，Bizkaia，西班牙c墨西哥湾沿岸研究实验室，南密西西比大学，海洋泉，MS，美国d美国北卡罗来纳州莫尔黑德市北卡罗来纳州立大学兽医学院临床科学系美国弗吉尼亚州诺福克Old Dominion大学海岸物理海洋学中心ar t i cl e i nf o文章历史记录：2023年1月4日收到2023年3月3日收到修订版，2023年保留字：海洋疾病模型Matlab工具箱GUIa b st ra ct图形用户界面（GUI）MarineEpi是一个Matlab工具箱，可以轻松地（i）为不同的海洋宿主-病原体系统构建疾病传播模型，（ii）通过指定初始条件和模型参数运行模拟，以及（iii）解释宿主和病原体种群动态的结果时间序列。MarineEpi用户可以为系统生成模型，在这些系统中，病原体通过与受感染个体接触（SI）、与死亡受感染个体接触（SID）、与受感染个体释放的环境病原体接触（SIP）以及与死亡受感染个体释放的环境病原体接触（SIPD）进行传播。MarineEpi是一个免费的GUI，为海洋疾病研究人员和管理人员提供了使用定量建模框架了解疾病动力学过程和机制的能力。 此外，它可以成为在工程、环境科学和流行病学课程中教授海洋疾病过程的宝贵学习工具。版权所有2023作者。由爱思唯尔公司出版这是CC BY-NC-ND下的开放获取文章许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。代码元数据当前代码版本v4.2用于此代码版本的代码/存储库的永久链接https://github.com/ElsevierSoftwareX/SOFTX-D-23-00010版权所有（c）2021，Gorka Bidegain.巴斯克大学University of the Basque Country使用MatlabFileExchange和GitHub的代码版本控制系统使用Matlab R2018a的软件代码语言、工具和服务编译要求、操作环境依赖性Matlab R2012a或更高版本如果可用，链接到开发人员文档/手册MarineEpi_Matlab_FileExchange支持电子邮件问题gorka. ehu.eus1. 动机和意义海洋传染病导致海洋生物大量死亡，影响生态系统的结构和功能[1-3]气候变化对寄生虫和病原体影响扩大的影响[2，5]，通讯作者：大学应用数学系 巴斯克地区毕尔巴鄂比斯卡亚西班牙电子邮件地址：gorka. ehu.eus（Gorka Bidegain）.https://doi.org/10.1016/j.softx.2023.101357了解推动海洋疾病爆发的动力学和相关的动物流行病学概念，今天远远落后于陆地生态系统和人类的疾病[6]。陆地生物的传染病及其病原学是使用Kermack和McKendrick公式的一些修改来建模的[7在这些模型中，流行病事件始于一个感染病例和大量可能接触的易感个体[12]。海洋环境中也存在接触性疾病，2352-7110/©2023作者。由爱思唯尔公司出版。这是一篇开放获取的文章，使用CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表SoftwareX期刊主页：www.elsevier.com/locate/softx放大图片作者：Michael M.Powell等人软件X 22（2023）1013572其他海洋病原体传播过程在性质上与陆地上的传播过程更常见或不同。例如，在海洋环境中常见的悬浮饲养动物（牡蛎、珊瑚）可以从附近或远处释放的水中积累大量的病原体，而邻近的动物相对不重要。这种生活方式，从稀释物中觅食颗粒，非常容易传播疾病，在陆地领域是罕见的。另一个例子是死亡的受感染动物在海洋疾病（鱼，牡蛎，虾）中的作用。在许多情况下，死亡的受感染海洋动物是比受感染动物更重要的病原体来源[13这种传播途径不太常见，尽管一个例子是动物源性疾病[16]。船舶污染物传播分析的预测模型海洋种群中的病原体也是这些公式的适应，并且基于常微分方程系统（ODE）是相对较新的[17，18]。这些类型的模型，一旦验证和校准，允许使用不同的初始条件和参数值，提供控制和缓和疾病动态的过程和机制的见解的许多情况下由于病原体的相应安全级别，在受控条件下对大量疾病场景进行实验此外，模拟输出，如传输动力学和初始条件和参数值对响应变量（即宿主种群状态）的影响的信息，可以支持策略，选择适当的实验条件，经验地回答特定的研究问题。然而，海洋疾病生态学家，病理学家和管理人员使用的连续时间建模是有限的技能需要建立，参数化和实施模型的基础上系统的ODE。图形用户界面（GUI）MarineEpi在这里介绍提供了一个Matlab工具箱，可以最大限度地减少这些障碍。使用该GUI，可以为不同的海洋宿主-病原体系统构建使用ODE系统开发的疾病传播模型，并且可以容易地实现具有特定初始条件和模型参数的场景。此外，还提供了模拟输出，如宿主和病原体种群动态的时间序列，以帮助解释结果。MarineEpi用户可以探索通过几种机制发生病原体传播的不同系统，例如与感染个体接触，与死亡感染个体接触，与感染个体释放的环境病原体接触，以及与死亡感染个体释放的环境病原体接触[17]。海洋疾病研究者和管理者可以使用MarieEpi作为探索海洋疾病动力学的支持工具，它还提供了一个框架，作为工程，环境科学和流行病学课程的一部分，教授海洋疾病动力学的概念南密西西比大学（USM）就是一个例子。海岸科学课程的USM部门包括疾病建模课程开设这门课程的原因是疾病在商业贝类种群管理中的重要性以及疾病管理在有鳍鱼类和贝类物种海水养殖中的应用[17，19，20]的论文被用作基础来教授基于接触的模型的概念，基本繁殖数的重要性以及动物流行病的建模。所提供的课程包括一个动手建模组件，在此期间，学生被要求使用简单的基于接触的模型来开发所选疾病的模拟。目前的GUI将被用来取代这个旧的和不太灵活的软件。2. 软件描述MarineEpi软件是一个GUI，通过轻松开发和运行scenar-ios，可以对不同的海洋宿主-病原体系统进行MarineEpi为用户提供了使用一系列不同海洋疾病模型的选项（详见下面的模型版本部分），这些模型是从以前为贝类疾病制定和实施的模型[17]和其他替代模型中改编而来的模拟输出以一系列曲线图的形式呈现，这些曲线图跟踪不同研究变量随时间的变化。2.1. 系统要求，安装工具箱并打开GUIMarineEpi GUI基于Matlab（2012b）或更高版本中提供的软件。用户可以从Matlab菜单中的Add-Ons（附加功能）访问MarineEpi工具箱，方法是搜索Add-OnMarineEpi并添加到定义为MarineEpi的文 件 夹 中 。 安 装 并 打 开 文 件 夹 后 ， 用 户 将 看 到 以 下 文 件 ：MarineEpi.m和MarineEpi. fig。用户可以通过运行工作文件夹中的文件MarineEpi.m打开GUI。该软件存储库的链接中还包含一个带有GUI使用说明的README.md文件（代码元数据表中的第二列2.2. 特征这个基于GUI的工具箱是为模拟不同的海洋宿主-病原体系统而开发的，并使用不同的初始条件和模型参数运行模型场景（图1）。①的人。MarineEpi用户可以生成SI模型，其中病原体传播通过易感个体（S）与感染个体（I）的接触发生;SID模型，其中传播通过S与死亡感染个体（DI）的接触发生;SIP模型，其中传播通过S与I释放的环境病原体（IP）的接触发生;以及SIPD模型，其中传播通过S与DI释放的IP的接触发生。此外，可以配置和实施包括不同传输机制的替代模型的模拟。2.3. 模型变量和参数MarieEpi模型ODE使用表1中定义的模型变量和参数进行公式化：2.4. 软件构架MarineEpi应用程序是使用Matlab提供的用于构建应用程序的GUIDE（GUI设计环境）交互式设计环境构建的。代码文件和FIG文件GUI MarineEpi 包 括 两 个 文 件 。 第 一 次 实 现 和 / 或 保 存MarineEpi 时 ， GUIDE 会 保 存 两 个 文 件 。 第 一 个 是 FIG 文 件MarineEpi.fig，其中包含布局、按钮、面板和菜单的完整描述。第二个文件是代码文件MaineEpi.m，它包括初始化代码和用于控制应用程序行为的回调的模板[21]。定义疾病模型的ODE使用ODE 45通用ODE求解器求解。位于同一文件夹中的FIG文件和代码文件分别与布局和编程应用程序的任务相关联[21]。代码文件结构GUIDE生成代码文件，该代码文件是函数文件，该主函数的名称与代码文件的名称相同。这里，代码文件的名称是MarineEpi.m，它是主放大图片作者：Michael M.Powell等人软件X 22（2023）1013573表1MarineEpi模型的变量和参数。参数使用两种符号表示：第一种符号（例如，Iinfect）用于GUI，括号中的第二种符号（例如，β）是此处提供的模型方程中使用的常规符号，以便与类似模型进行比较。该模型有一个隐含的面积（m2）和体积（m3）的主机亚群（个人）和病原体在水中（颗粒），分别。变量参数定义单位S人群中的易感宿主个人我人群中的感染者个人DI人群中死亡的感染者个人IP环境中的自由生活病原体颗粒I感染（βI）按接触者分列的个人-1天-1DI感染（βDI）按与DI个人-1天-1IP感染（βIP）按IP个人-1天-1进口（mI）I死亡率第-1Bmort（mB）背景死亡率第-1DeadDecay（d）DI去除率第-1Irelease（cI）I释放的感染性颗粒第-1释放（cDI）DI释放的感染性颗粒第-1IPremove（r）IP从环境中的去除率第-1图1.一、 GUI结构图显示MarineEpi.m代码文件中 的 函 数 与MarineEpi.fig文件中的框和轴之间的链接。函数MarineEpi.代码文件MarineEpi.m中的每个回调函数都是主函数MarineEpi [21]的局部函数。因此，由GUIDE生成的代码文件自动包含每个组件（如按钮、轴、面板和菜单）最常用回调的结构（图10）。①的人。代码文件包括初始化代码、打开函数回调和输出函数回调[21]。图中的例子。 1表示当选中此复选框时（如果show1==1），将执行与复选框4关联的回调函数。在这种情况下，SI图将显示在轴1面板中。2.5. 软件功能MarineEpi可用于构建如上所述的不同宿主-病原体系统的海洋疾病模型用户可以使用任何模型版本运行模拟，方法是指定群体中感染个体I的死亡率），和疾病死亡率（即，人口中死亡的百分比DI）可以获得每个模拟（图1和图2）。 2- 4）。SI模型用户在GUI中给参数Iinfect一个特定的值，说明通过S与I的接触进行的传输。对于此模型和以下模型，用户还可以为总体变量S、I和DI提供初始条件值。通过S与DI接触（Dinfect）和S与IP接触（IPinfect）传播的参数以及与病原体（颗粒）释放和清除相关的参数（如Irelease、Drelease和IPremove）均为零。因此，通过在GUI中选择这些选项，由用户使用常规符号（参见表1）构造的SI模型方程如下：值为一些模型参数和关闭其他参数（表1），通过给他们一个零值（见图中的步骤）。 2）的情况。参数值和初始条件可以是D SDT = −βII S−mB S，（1）D I改编自特定宿主-病原体系统的已发表值[17模型诊断图跟踪S、I、DI、IP的动态（表1），感染的患病率（即，百分比DT =βII S−mI I，（2）d DIDT=m I I− d DI。（三）放大图片作者：Michael M.Powell等人软件X 22（2023）1013574SID模型图二、 在MarineEpi GUI窗口上遵循的步骤。以及从环境中去除病原体用户为参数Dinfect给定特定值，考虑通过S与DI的接触进行传输。通过S与I接触（Iinfect）和S与IP接触（IPinfect）传播的参数以及与病原体（颗粒）的释放和清除相关的参数为零。因此，用户使用常规符号（见表1）构建的SID模型方程如下：应指定预处理。Irelease的参数值，考虑到I的传染性病原体释放速率，为零。由用户使用常规符号（参见表1）构造的SIPD模型的方程如下：D SDT = −βIPIP S−mB S，（11）D IDSdtdIdtdDIDT= −βDIDI S−mB S，（4）=βDIDI S−mI I，（5）=m I I− d DI。（六）DT =βIPIP S−mI I，（12）d DIDT=mI I−d DI，（13）D IPDT=c DI DI− r IP。（十四）从这些模型中，用户可以构建和运行一些替代方案，SIP模型用户给参数IPinfect一个特定的值，考虑到通过S与I释放的IP的接触进行传输。通过S 与I 的接触（Iinfect ）和S 与DI 的接触（Dinfect）的传输参数为零。应规定Irelease的参数值，说明I中传染性病原体的释放率，以及从环境中去除病原体的情况。这里，考虑到来自DI的传染性病原体释放的Drelease的参数值为零。通过指定这些参数值，由用户使用常规符号（参见表1）制定的SIP模型方程如下：模型版本，例如：SID2模型在这个模型中，传输通过S与I和D的接触发生。因此，分别考虑这种类型的传输的参数Iinfect和Dinfect被给定特定值;IPinfect为零。与病原体释放和去除相关的参数值也为零。使用常规符号（见表1）为SID2模型构建的方程系统如下：D SDT = −（βII+βDIDI）S−mB S，（15）D SDT =−βIPIP S − m B S，（7）D IDT =（βII+βDIDI）S-mII，（16）D IDT=βIPIP S−mI I，（8）dDIDT=m I I− d DI。（十七）dDIdtdIP=mI I−d DI，（9）放大图片作者：Michael M.Powell等人软件X 22（2023）1013575SIP2模型在这个模型中，传输是通过S与I和IP从I释放。因此，参数I感染和IP感染，DT=c I I− r IP。（十）SIPD模型用户为参数IPinfect提供特定值，考虑到通过S与DI释放的IP的接触进行传输。通过S 与I 的接触（Iinfect ）和S 与DI 的接触（Dinfect）的传输参数为零。Drelease的参数值，说明传染性病原体释放速率占这种类型的传输，分别给出具体值;感染率为零。在这个模型中，病原体是从I中释放出来的，所以Irelease应该有一个特定的值。恐惧是零。用户使用常规符号（见表1）为SIP2模型构建的方程系统如下：D SDT = −（βII+βIPIP）S−mB S，（18）放大图片作者：Michael M.Powell等人软件X 22（2023）1013576图3.第三章。说 明 性示例1：使用SIPD模型的模拟。d I d IPdt=（βII+βIPIP）S-mII，（19）d DIDT =mI，I−d DI，（20）DT=c I I+c DI I− r IP。（二十九）3. 说明性实例DIPDT=c I I− r IP。（二十一）本节说明了使用MarineEpi构建和运行两个模型的模拟：SIPD模型（图1）。（3）和SIPD2模型这里的传输是通过S与DI和IP的接触进行的。因此，分别考虑这种类型的传输的参数Dinfect和IPinfect感染率为零。在这个模型中，病原体是从DI中释放出来的，所以Drelease应该有一个特定的值。Irelease在这里为零。用户在此使用常规符号构建以下方程组（见表1）：D Sdt= −（βDIDI+βIPIP）S−mB S，（22）D Idt=（βDIDI+βIPIP）S-mII，（23）d DIDT =mI，I−d DI，（24）D IPDT=c DI DI− r IP。（二十五）SIPDALL模型在这个模型中，通过S与I、DI和IP的接触发生传播。这里的IP由I和DI释放到环境中。因此，所有传播和病原体释放和清除参数都应有具体数值。使用常规符号（参见表1）呈现的构建模型的方程如下D Sdt= −（βII+βDIDI+βIPIP）S−mB S，（26）D Idt=（βII+βDIDI+βIPIP）S-mII，（27）d DIDT=mI I−d DI，（28）放大图片作者：Michael M.Powell等人软件X 22（2023）1013577====SIPDALL模型（图 4）.3.1. 使用SIPD模型该模型解释了通过S与DI释放的IP接触的疾病传播。因此，使用 GUI ， 构 建 模 型 ， 其 中 IPinfect= 0.004 particles-1 day-1 和Drelease= 0.2 day-1，这是该系统相应的疾病传播率和颗粒释放率（图3）。与S与I、DI和IP接触相关的疾病传播机制重新认识到，通过设置Iinfect= 0个人-1天-1，Diinfect= 0个个体-1天-1和Irelease= 0天-1，分别为图（图）3）。该模型假设没有背景死亡率Bmort= 0天-1，疾病死亡率Imort= 0.02天-1，死亡感染动物的快速衰减率Ddecay= 0.25天-1，从IPremo v e = 0.05天-1的环境中去除病原体（图3）。该病原体去除率对应于病原体（颗粒）的平均停留时间为20天。模拟开始时有100个易感个体（S100）、1个感染个体（I1）和无死亡感染个体（DI0）。环境中的病原体浓度为5（IP5）。模拟时间为100天。通过勾选图选项部分中的所有框，可获得所有人群状态变量（S、I、DI）、IP、感染率、感染患病率和死亡率的诊断3.2. SIPDALL模型该模型解释了通过S与I、DI以及I和DI释放的IP接触的疾病传播。这些疾病传播机制的参数值为Iinfect= 0.001个人-1 第-1天，感染 = 0.0008个个体-1 第-1天，以及放大图片作者：Michael M.Powell等人软件X 22（2023）1013578图四、说明性示例1：使用SIPDALL模型的模拟。IPinfect分别为0.003个粒子-1天-1（图1）。4）. I和DI的颗粒释放速率分别为Irelease= 0.015天-1和Drelease= 0.5天-1与前一示例类似，通过设置Bmort= 0 day−1来删除背景死亡率。I的疾病死亡率为Imort= 0.08天-1。为此，设定死亡感染动物的衰减率（Ddecay=0.25天-1）和从环境中去除病原体的IPremove= 0.05天-1模型模拟（Fig. 4）.模拟也从100个易感个体（S= 100）、1个感染个体（I= 1）、5个水媒/自由生活的病原体（IP= 5）和没有死亡的感染个体（DI=0）开始。模拟时间为100天。与SIPD模型示例类似，这里所有可能的诊断图（S、 I、DI、IP、感染率、感染流行率和死亡率）也通过勾选图选项部分的所有框来获得4. 影响和结论对于研究疾病对海洋种群影响的水产养殖/渔业管理人员和研究人员来说，必须具备预测能力，并了解导致海洋动物流行病和大规模死亡的机制和过程由于对病原体的安全限制，为大量不同情况提供预测能力的实验研究MarineEpi作为一个GUI建模工具，允许调查有关海洋疾病的控制和动力学的广泛的sce- narios该软件在研究海洋宿主-病原体系统方面的主要局限性在于，这些模型不包括病原体传播中涉及的其他重要过程，如营养介导的传播、巨寄生和病原体运输。对于前两种情况，该软件的未来版本可以很容易地结合这些过程;解释成熟状态（年龄）和宏寄生虫种群的新变量（方程）以及与这些过程相关的参数将被添加到当前的普通方程系统（方程系统框）中。对于后者，解决这一问题的简单方法应该是添加一个新的变量（方程），说明环境病原体（粒子）的远程池以及诸如病原体扩散速率的参数。该远程池变量将链接到当前版本的环境病原体IP的本地池。换句话说，应该制定一种更复杂的方法，将病原体的大规模迁移纳入其中。这里的单种群模式将被纳入海洋环流模式，以研究扩散和平流对病原体迁移和疾病动态在不同空间尺度上的影响。它也是一种学习工具，可用于海洋疾病教育。例如，提供海洋疾病生态学课程（包括具有动手建模组件的疾病建模）的大学可以使用此GUI作为灵活性较低且需要定量知识的软件的替代方案该软件的优点在于：（i）仅需要初始条件和参数值来运行具有不同宿主-病原体系统的模拟，以及（ii）并且自动生成并显示示出宿主和病原体动态的图。因此，MarineEpi代表了一个重要的应用程序和工具，可以帮助生态学家和管理人员在疾病模型的开发中不熟悉建模，编码或编程。这反过来又将通过提供容易获得的诊断输出来促进对初始条件和参数值对宿主和病原体的种群动态此外，使用MarineEpi开发的模型和生成的输出可以支持围绕设计实验研究的策略，这些研究将产生允许疾病模型更好地约束和参数化的数据。来源和供应该GUI的第一个版本是作为2015年举行的国家科学基金会资助的海洋疾病建模和传播研究合作网络研讨会的一部分创建的。海洋疾病模型和MarineEpi分别由Gorka Bidegain制定[17]和编码[22]，TalBen-Horin ， John Klinck ， Eric Powell and Eileen Hofmann.Marine Epi软件可在MarineEpi_Gitub上找到。竞合利益作者声明，他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系，可能会影响本文报告的工作放大图片作者：Michael M.Powell等人软件X 22（2023）1013579数据可用性文章中描述的研究未使用任何数据致谢MarineEpi GUI的开发得到了美国国家科学基金会的资助，资助号为1216220和1215977。引用[1] 沃德JR，拉菲KD。海洋疾病难以捉摸的基线：海洋生态系统中的疾病正在增加吗？PLoSBiol2004;2：e120.http://dx.doi.org/10.1371/journal.pbio.0020120。[2] Burge CA ， Eakin CM ， Friedman CS ， Froelich B ， Hershberger PK ，Hofmann EE ， et al. Climate change influences on marine infectiousdiseases ： implications for management and society.Annu Rev Mar Sci2014;6 ： 249-77. http://dx.doi.org/10.1146/annurev-marine-010213-135029 ，arXiv：http：//www.annualreviews.org/doi/pdf/10.1146/annurev-marine-010213-135029，URLhttp://www.annualreviews.org/doi/abs/10.1146/annurev-marine-010213-135029[3] Laffe KD，Harvell CD，Conrad JM，Friedman CS，Kent ML，Kuris AM，et al. Infectious diseases affect marine Fisheries and aquaculture economics.Annu Rev Mar Sci 2015;7：471-96. http://dx.doi.org/10.1146/annurev-marine-010814-015646 ， arXiv ： http://www.annualreviews.org/doi/pdf/10 。1146/annurev-marine-010814-015646。[4] 沃 克 PJ ， 温 顿 JR 。 新 出 现 的 鱼 虾 病 毒 性 疾 病 Vet Res 2010;41 ：51.http://dx.doi.org/10.1051/vetres/2010022网站。[5] Harvell CD，Mitchell CE，Ward JR，Altizer S，Dobson AP，Ostfeld RS，et al. 气候变暖与陆地和海洋生物群的疾病风险。Science2002;296：2158-62.[6] Harvell C，Aronson R，Baron N，Connell J，Dobson A，Ellner S，等.海洋疾病的上升趋势：未解决的问题和研究优先事项。 前线生态环境2004;2：375-82.http：//dx.doi.org/10.1890/1540-9295（2004）002[0375：TRTOOD]2.0.CO;2.[7] Kermack WO，McKendrick AG.对流行病数学理论的贡献。Proc R Soc LondSer A 1927;115：700-21. http://dx.doi.org/10.1098/rspa.1927.0118。[8] Kermack WO，McKendrick AG.数学理论贡献流行病-I。Bull Math Biol1991;53：33[9]Kermack WO，McKendrick AG.数学理论贡献流行病-二。Bull Math Biol1991;53：57[10]Kermack WO，McKendrick AG.数学理论贡献流行病-三。Bull Math Biol1991;53：89[11]奥托SP，天T。生物学家生 态 学 与 进 化 数 学 建 模 指 南 。生物学家的 生 态学 和 进 化 数 学 建 模 指 南 。普林斯顿大学出版社; 2011.[12]安德森RM，五月RM。人类传染病：动力学与控制。北京：人民出版社;1992.[13]杨文，李文，等.海洋帕金藻的体外培养及野生型的比较研究.中华水产杂志，2000，24（1）：119 -119.三.粪便排泄及其在传播中的作用《水 资源》，2002年;51：217-25。[14]Soto MA，Lotz JM.凡纳滨对虾和对虾白斑综合征病毒感染的流行病学参数。刚毛J Invertebr Pathol2001;78：9-15.[15][10]张晓刚，张晓刚，张晓刚.传染性鲑鱼贫血病毒在大西洋鲑鱼分解过程中的释 放 和 存 活 。 ） . Aquarium 2014;420-421 ： 119-25. http://dx.doi 的 网 站 。org/10.1016/j.aquaculture.2013.09.043，URLhttp://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0044848613005012.[16]Getz WM.生物质转化网络为消费者资源建模提供了统一的方法。Ecol Lett2011;14：113-24. http://dx.doi.org/10.1111/j.1461-0248.2010.01566.x。[17]Bidegain G ， Powell EE ， Klinck JM ， Ben-Horin T ， Hofmann EE.Marineinfectious disease dynamics and outbreak thresholds ： contact ，transmission， pandemic infection， and the potential role of filter feeders.Ecosphere2016;e1286.[18]Ben-Horin T， Burge CA， Bushek D ， Groner ML ， Proestou DA， HueyLI ， etal. 集 约 化 牡 蛎 养 殖 可 以 减 少 疾 病 对 同 域 野 生 牡 蛎 的 影 响 。 AquacEnviron Interact2018;10：557-67.[19]Bidegain G，Powell EE，Klinck JM，Ben-Horin T，Hofmann EE.底栖悬浮饲养者中的微寄生虫病动力学：感染剂量，非焦点宿主和颗粒扩散。EcolModel 2016;328：44[20]Bidegain G，Powell E，Klinck J，Hofmann E，Ben-Horin T，Bushek D，etal.Modeling the transmissionof perkinsus marinus in the easternoystercrassostrea virginica.鱼类研究2017;186：82-93。[21]数学作业。GUIDE（r2022b）生成的文件。2022年，网址 https：//www.mathworks.com/help/matlab/creating_guis/files-generated-by-guide.html 网站。[22]Bidegain G，Powell EE，Klinck JM，Ben-Horin T，Hofmann EE.MarineEpi：一图形用户接口为海洋疾病建模2021年，https://www.https://mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/87999-marineepi，MATLAB中央文件交换。