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In fmsan51/blvibmjp: Individual Based Model of Bovine Leukemia Virus Spread in a Dairy Herd in Japan
blvibmjp
牛白血病ウイルス（BLV）の農場内での感染の広がり方をシミュレーションするパッケージです。
Installation
R、RStudioおよびRtoolsをインストールしていない場合、まずそちらをインストールする。
インストール方法参考：
次に、RStudioで次のコードを実行することで、このパッケージをインストールする。
# 初回のみ
install.packages("remotes")
remotes::install_github("fmsan51/blvibmjp")
Example
- 以下のコードを実行すると、フォルダ名が表示される。
file.path(.libPaths()[1], "blvibmjp")
-
フォルダ内の input.xlsx を適当な場所にコピーして、牛・牛舎・移動などのデータを入力する。
（とりあえず適当なデータでシミュレーションを試したい、という場合は同フォルダ内のテスト用データ（input_test.xlsx）を使ってみてください。）
-
以下のようなコードを実行する。
# パッケージの読み込み
library(blvibmjp)
# シミュレーションの設定
param$simulation_length <- 60 # シミュレーション期間の長さ（月）
param$n_simulation <- 3 # シミュレーション回数
param$output_dir <- "result" # シミュレーション結果の保存フォルダ
# 対策の設定
param$control_insects <- 0.3 # 吸血昆虫対策を行っている場合、対策により吸血昆虫がどれだけ減少するか（0.3＝30%に減少（7割減））
param$change_gloves <- TRUE # 直検手袋を毎回交換するか（TRUE/FALSE）
param$feed_raw_colostrum <- FALSE # 凍結・加温処理していない初乳を子牛に与えているか
# 他、詳細は help("param") 参照
# データの入力
data <- prepare_data(
"C:\\Users\\xxx\\Desktop\\input.xlsx", # データを入力したファイルの場所
param)
# シミュレーションの実行（1回ごとに十数秒～数分）
simulate_blv_spread(data, param)
- 以下のコードで表示されるフォルダ内に、シミュレーション結果（simulationXX.csv）が保存される。
output <- file.path(getwd(), param$output_dir)
output
- シミュレーション結果をグラフ・表にする。
plot_prev(param, language = "Japanese") # 陽性率の推移
plot_route(param, language = "Japanese") # 感染原因別頭数
calc_prev(param, type = "prop") # 月ごとの感染率
#> i_month prevalence
#> 1: 0 0.2000000
#> 2: 1 0.2500000
#> 3: 2 0.2500000
#> 4: 3 0.2500000
#> 5: 4 0.2500000
#> 6: 5 0.2500000
#> 7: 6 0.2857143
#> 8: 7 0.2500000
#> 9: 8 0.2500000
#> 10: 9 0.2500000
#> 11: 10 0.3750000
#> 12: 11 0.3000000
#> 13: 12 0.3333333
#> 14: 13 0.3333333
#> 15: 14 0.3333333
#> 16: 15 0.3750000
#> 17: 16 0.3750000
#> 18: 17 0.2857143
#> 19: 18 0.2857143
#> 20: 19 0.2857143
#> 21: 20 0.2857143
#> 22: 21 0.2857143
#> 23: 22 0.2857143
#> 24: 23 0.2857143
#> 25: 24 0.2857143
#> 26: 25 0.2857143
#> 27: 26 0.1666667
#> 28: 27 0.1666667
#> 29: 28 0.1666667
#> 30: 29 0.1666667
#> 31: 30 0.1666667
#> 32: 31 0.1666667
#> 33: 32 0.2000000
#> 34: 33 0.2000000
#> 35: 34 0.2000000
#> 36: 35 0.2000000
#> 37: 36 0.2000000
#> 38: 37 0.4000000
#> 39: 38 0.3333333
#> 40: 39 0.3333333
#> 41: 40 0.3333333
#> 42: 41 0.3333333
#> 43: 42 0.3333333
#> 44: 43 0.2000000
#> 45: 44 0.2000000
#> 46: 45 0.2000000
#> 47: 46 0.2000000
#> 48: 47 0.2000000
#> 49: 48 0.2000000
#> 50: 49 0.3333333
#> 51: 50 0.3333333
#> 52: 51 0.4000000
#> 53: 52 0.4000000
#> 54: 53 0.4000000
#> 55: 54 0.4000000
#> 56: 55 0.4000000
#> 57: 56 0.4000000
#> 58: 57 0.4000000
#> 59: 58 0.6666667
#> 60: 59 0.6666667
#> 61: 60 0.6666667
#> i_month prevalence
calc_prev(param, type = "count") # 月ごとの感染牛頭数
#> i_month inf noinf
#> 1: 0 2 8
#> 2: 1 2 6
#> 3: 2 2 6
#> 4: 3 2 6
#> 5: 4 2 6
#> 6: 5 2 6
#> 7: 6 2 5
#> 8: 7 2 6
#> 9: 8 2 6
#> 10: 9 2 6
#> 11: 10 3 5
#> 12: 11 3 7
#> 13: 12 3 6
#> 14: 13 3 6
#> 15: 14 3 6
#> 16: 15 3 5
#> 17: 16 3 5
#> 18: 17 2 5
#> 19: 18 2 5
#> 20: 19 2 5
#> 21: 20 2 5
#> 22: 21 2 5
#> 23: 22 2 5
#> 24: 23 2 5
#> 25: 24 2 5
#> 26: 25 2 5
#> 27: 26 1 5
#> 28: 27 1 5
#> 29: 28 1 5
#> 30: 29 1 5
#> 31: 30 1 5
#> 32: 31 1 5
#> 33: 32 1 4
#> 34: 33 1 4
#> 35: 34 1 4
#> 36: 35 1 4
#> 37: 36 1 4
#> 38: 37 2 4
#> 39: 38 2 4
#> 40: 39 2 4
#> 41: 40 2 4
#> 42: 41 2 4
#> 43: 42 2 4
#> 44: 43 1 4
#> 45: 44 1 4
#> 46: 45 1 4
#> 47: 46 1 4
#> 48: 47 1 4
#> 49: 48 1 4
#> 50: 49 2 4
#> 51: 50 2 3
#> 52: 51 2 2
#> 53: 52 2 2
#> 54: 53 2 2
#> 55: 54 2 2
#> 56: 55 2 2
#> 57: 56 2 2
#> 58: 57 2 2
#> 59: 58 2 1
#> 60: 59 2 1
#> 61: 60 2 1
#> i_month inf noinf
calc_prev(param, type = "status") # 月ごとの感染ステージ別頭数（s=非感染、ial=感染・無症状、ipl=持続性リンパ球増多症、ebl=地方病性牛白血病）
#> i_month s ial ipl ebl
#> 1: 0 8 2 0 0
#> 2: 1 6 2 0 0
#> 3: 2 6 2 0 0
#> 4: 3 6 2 0 0
#> 5: 4 6 2 0 0
#> 6: 5 6 2 0 0
#> 7: 6 5 2 0 0
#> 8: 7 6 2 0 0
#> 9: 8 6 2 0 0
#> 10: 9 6 2 0 0
#> 11: 10 5 3 0 0
#> 12: 11 7 3 0 0
#> 13: 12 6 3 0 0
#> 14: 13 6 3 0 0
#> 15: 14 6 3 0 0
#> 16: 15 5 3 0 0
#> 17: 16 5 3 0 0
#> 18: 17 5 2 0 0
#> 19: 18 5 2 0 0
#> 20: 19 5 2 0 0
#> 21: 20 5 2 0 0
#> 22: 21 5 2 0 0
#> 23: 22 5 2 0 0
#> 24: 23 5 2 0 0
#> 25: 24 5 2 0 0
#> 26: 25 5 2 0 0
#> 27: 26 5 1 0 0
#> 28: 27 5 1 0 0
#> 29: 28 5 1 0 0
#> 30: 29 5 1 0 0
#> 31: 30 5 1 0 0
#> 32: 31 5 1 0 0
#> 33: 32 4 1 0 0
#> 34: 33 4 1 0 0
#> 35: 34 4 1 0 0
#> 36: 35 4 1 0 0
#> 37: 36 4 1 0 0
#> 38: 37 4 2 0 0
#> 39: 38 4 2 0 0
#> 40: 39 4 2 0 0
#> 41: 40 4 2 0 0
#> 42: 41 4 2 0 0
#> 43: 42 4 2 0 0
#> 44: 43 4 1 0 0
#> 45: 44 4 1 0 0
#> 46: 45 4 1 0 0
#> 47: 46 4 1 0 0
#> 48: 47 4 1 0 0
#> 49: 48 4 1 0 0
#> 50: 49 4 2 0 0
#> 51: 50 3 2 0 0
#> 52: 51 2 2 0 0
#> 53: 52 2 2 0 0
#> 54: 53 2 2 0 0
#> 55: 54 2 2 0 0
#> 56: 55 2 2 0 0
#> 57: 56 2 2 0 0
#> 58: 57 2 2 0 0
#> 59: 58 1 2 0 0
#> 60: 59 1 2 0 0
#> 61: 60 1 2 0 0
#> i_month s ial ipl ebl
write.csv(calc_prev(param, type = "prop"), file.path(output, "prev.csv")) # 表をcsvに保存（保存場所は 4. で表示されたフォルダ）
fmsan51/blvibmjp documentation built on Sept. 2, 2020, 9:04 p.m.
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blvibmjp
牛白血病ウイルス（BLV）の農場内での感染の広がり方をシミュレーションするパッケージです。
Installation
R、RStudioおよびRtoolsをインストールしていない場合、まずそちらをインストールする。 インストール方法参考：
次に、RStudioで次のコードを実行することで、このパッケージをインストールする。
# 初回のみ
install.packages("remotes")
remotes::install_github("fmsan51/blvibmjp")
Example
- 以下のコードを実行すると、フォルダ名が表示される。
file.path(.libPaths()[1], "blvibmjp")
-
フォルダ内の input.xlsx を適当な場所にコピーして、牛・牛舎・移動などのデータを入力する。 （とりあえず適当なデータでシミュレーションを試したい、という場合は同フォルダ内のテスト用データ（input_test.xlsx）を使ってみてください。）
-
以下のようなコードを実行する。
# パッケージの読み込み
library(blvibmjp)
# シミュレーションの設定
param$simulation_length <- 60 # シミュレーション期間の長さ（月）
param$n_simulation <- 3 # シミュレーション回数
param$output_dir <- "result" # シミュレーション結果の保存フォルダ
# 対策の設定
param$control_insects <- 0.3 # 吸血昆虫対策を行っている場合、対策により吸血昆虫がどれだけ減少するか（0.3＝30%に減少（7割減））
param$change_gloves <- TRUE # 直検手袋を毎回交換するか（TRUE/FALSE）
param$feed_raw_colostrum <- FALSE # 凍結・加温処理していない初乳を子牛に与えているか
# 他、詳細は help("param") 参照
# データの入力
data <- prepare_data(
"C:\\Users\\xxx\\Desktop\\input.xlsx", # データを入力したファイルの場所
param)
# シミュレーションの実行（1回ごとに十数秒～数分）
simulate_blv_spread(data, param)
- 以下のコードで表示されるフォルダ内に、シミュレーション結果（simulationXX.csv）が保存される。
output <- file.path(getwd(), param$output_dir)
output
- シミュレーション結果をグラフ・表にする。
plot_prev(param, language = "Japanese") # 陽性率の推移
plot_route(param, language = "Japanese") # 感染原因別頭数
calc_prev(param, type = "prop") # 月ごとの感染率
#> i_month prevalence
#> 1: 0 0.2000000
#> 2: 1 0.2500000
#> 3: 2 0.2500000
#> 4: 3 0.2500000
#> 5: 4 0.2500000
#> 6: 5 0.2500000
#> 7: 6 0.2857143
#> 8: 7 0.2500000
#> 9: 8 0.2500000
#> 10: 9 0.2500000
#> 11: 10 0.3750000
#> 12: 11 0.3000000
#> 13: 12 0.3333333
#> 14: 13 0.3333333
#> 15: 14 0.3333333
#> 16: 15 0.3750000
#> 17: 16 0.3750000
#> 18: 17 0.2857143
#> 19: 18 0.2857143
#> 20: 19 0.2857143
#> 21: 20 0.2857143
#> 22: 21 0.2857143
#> 23: 22 0.2857143
#> 24: 23 0.2857143
#> 25: 24 0.2857143
#> 26: 25 0.2857143
#> 27: 26 0.1666667
#> 28: 27 0.1666667
#> 29: 28 0.1666667
#> 30: 29 0.1666667
#> 31: 30 0.1666667
#> 32: 31 0.1666667
#> 33: 32 0.2000000
#> 34: 33 0.2000000
#> 35: 34 0.2000000
#> 36: 35 0.2000000
#> 37: 36 0.2000000
#> 38: 37 0.4000000
#> 39: 38 0.3333333
#> 40: 39 0.3333333
#> 41: 40 0.3333333
#> 42: 41 0.3333333
#> 43: 42 0.3333333
#> 44: 43 0.2000000
#> 45: 44 0.2000000
#> 46: 45 0.2000000
#> 47: 46 0.2000000
#> 48: 47 0.2000000
#> 49: 48 0.2000000
#> 50: 49 0.3333333
#> 51: 50 0.3333333
#> 52: 51 0.4000000
#> 53: 52 0.4000000
#> 54: 53 0.4000000
#> 55: 54 0.4000000
#> 56: 55 0.4000000
#> 57: 56 0.4000000
#> 58: 57 0.4000000
#> 59: 58 0.6666667
#> 60: 59 0.6666667
#> 61: 60 0.6666667
#> i_month prevalence
calc_prev(param, type = "count") # 月ごとの感染牛頭数
#> i_month inf noinf
#> 1: 0 2 8
#> 2: 1 2 6
#> 3: 2 2 6
#> 4: 3 2 6
#> 5: 4 2 6
#> 6: 5 2 6
#> 7: 6 2 5
#> 8: 7 2 6
#> 9: 8 2 6
#> 10: 9 2 6
#> 11: 10 3 5
#> 12: 11 3 7
#> 13: 12 3 6
#> 14: 13 3 6
#> 15: 14 3 6
#> 16: 15 3 5
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#> 18: 17 2 5
#> 19: 18 2 5
#> 20: 19 2 5
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#> 22: 21 2 5
#> 23: 22 2 5
#> 24: 23 2 5
#> 25: 24 2 5
#> 26: 25 2 5
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#> 28: 27 1 5
#> 29: 28 1 5
#> 30: 29 1 5
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#> 39: 38 2 4
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#> 45: 44 1 4
#> 46: 45 1 4
#> 47: 46 1 4
#> 48: 47 1 4
#> 49: 48 1 4
#> 50: 49 2 4
#> 51: 50 2 3
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#> 53: 52 2 2
#> 54: 53 2 2
#> 55: 54 2 2
#> 56: 55 2 2
#> 57: 56 2 2
#> 58: 57 2 2
#> 59: 58 2 1
#> 60: 59 2 1
#> 61: 60 2 1
#> i_month inf noinf
calc_prev(param, type = "status") # 月ごとの感染ステージ別頭数（s=非感染、ial=感染・無症状、ipl=持続性リンパ球増多症、ebl=地方病性牛白血病）
#> i_month s ial ipl ebl
#> 1: 0 8 2 0 0
#> 2: 1 6 2 0 0
#> 3: 2 6 2 0 0
#> 4: 3 6 2 0 0
#> 5: 4 6 2 0 0
#> 6: 5 6 2 0 0
#> 7: 6 5 2 0 0
#> 8: 7 6 2 0 0
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#> 25: 24 5 2 0 0
#> 26: 25 5 2 0 0
#> 27: 26 5 1 0 0
#> 28: 27 5 1 0 0
#> 29: 28 5 1 0 0
#> 30: 29 5 1 0 0
#> 31: 30 5 1 0 0
#> 32: 31 5 1 0 0
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#> 34: 33 4 1 0 0
#> 35: 34 4 1 0 0
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#> 38: 37 4 2 0 0
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#> 45: 44 4 1 0 0
#> 46: 45 4 1 0 0
#> 47: 46 4 1 0 0
#> 48: 47 4 1 0 0
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write.csv(calc_prev(param, type = "prop"), file.path(output, "prev.csv")) # 表をcsvに保存（保存場所は 4. で表示されたフォルダ）
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