Inspirationsdag for gymnasielærere Fredag den 5. februar 2021

Sådan modellerer SSI spredningen af COVID-19

Ved postdoc Mathias Luidor Heltberg, Niels Bohr Institutet

Den matematiske modellering af smittespredning af COVID 19 er afgørende for at komme bedst muligt igennem den nuværende pandemi. En basal og vigtig procedure er at opstille differentialligninger for hvor mange der er hhv. smitsomme, smittede og raske/immune, bedre kendt som SEIR modeller. I disse modeller antager man en række forsimplinger f.eks. en total opblanding af befolkningen.
I dette arbejde har vi udviklet en såkaldt agent-baseret model, hvor hvert enkelt individ i den danske population modelleres som en agent, men nogle egenskaber baseret på data fra Danmarks statistik. Ud fra dette sammenligner vi hvordan pandemien forløber i sammenligning med de klassiske SEIR modeller, og vi undersøger hvordan den tidligste smittekurve (den man så i foråret 2020), vil give et overestimeret billede af hvor mange der vil ende med at blive smittet i løbet af en pandemi. Jeg vil også vise hvordan denne model er konstrueret og hvordan vi indbygger f.eks. introduktionen af den engelske variant der er meget væsentlig i disse tider.

Modellen er i øjeblikket en del af det beredskab der benyttes af Statens Serum Institut, og resultaterne kan have stor effekt på hvornår vaccinerne vil muliggøre en større genåbning af det danske samfund.

Mathias Luidor Heltberg er postdoc på Niels Bohr Institutet, hvorfra han har en ph.d. i biofysik.
Han har tidligere modtaget ph.d.-prisen på Københavns Universitet og Kristine Meyer prisen og har forsket et halvt år på Harvard lavet en postdoc på Ecole Normale Superieure i Paris.

Han er tilknyttet Statens Serum Institut (SSI) som forsker og er medlem af  SSI's COVID-19 ekspertgruppe.

Hub-proteiner – når orden og uorden mødes i cellens kommandocentraler

ved professor Birthe Brandt Kragelund, Biologisk Institut
Med et konstante bombardement af signaler har cellen brug for en mekanisme til at kontrollere, hvordan, hvornår, og i hvilket omfang signalerne bliver tolket og oversat til handling. Her er cellerne udstyret med kommandocentraler – såkaldte hub-proteiner. Hub-proteinerne vekselvirker med de forskellige signalmolekyler og integrerer cellens behov, men skal således selektivt være i stand at filtrere, hvornår hvilket signal er vigtigst. Hub-proteinerne kan være af to overordnede typer: Foldede, globulære proteiner eller uordnede proteiner. De foldede proteiner er proteiner, som gennem kemiske interaktioner er foldet op i flotte tredimensionale strukturer. Uordnede proteiner (på engelsk: intrinsically disordered proteins, IDPs) er derimod dynamiske som livlige, dansende lassoer. ”Dem har jeg aldrig hørt om,” tænker du måske og med god grund. For først med sekvenseringen af det humane genom for 20 år siden, kom de under forskernes lup, og deres tilstedeværelse har tvunget os til at gentænke molekylær kommunikation og revurdere hvordan proteiner fungerer. Også i cellens kommandocentraler finder vi disser IDP’ere, enten som hub-proteiner, eller som de signaler-proteiner, der vekselvirker med foldede hubs. Signalselektion gennem protein vekselvirkninger handler derfor både om orden og uorden, og jeg vil fortælle om paradigme skifte, IDP’ere, hub’er og molekylær kommunikation.

Birthe B. Kragelund er professor i protein-biofysik ved Biologisk Institut ved Københavns Universitet, og beskæftiger sig med forståelsen af proteins struktur, interaktioner og dynamik. Hun kommer oprindeligt fra Herning, har taget sin universitetsuddannelse ved Odense Universitet, hvorefter hendes ph.d. studier foregik på Carlsberg Laboratoriet i Valby, og ved Oxford Universitet, England. Efter 2 år i Lund, Sverige, som post doc, blev hun ansat på Københavns Universitet, hvor hun i dag leder Strukturbiologisk NMR Laboratorium og REPIN Centeret, hvor de gentænker proteiners interaktioner med inddragelse af strukturel uorden.

Er der økonomi i naturen?

Ved lektor Jesper Sølver Schou, Institut for Fødevare- og Ressourceøkonomi

Hvordan ser fagområdet økonomi på betydningen af naturen. Der gives en introduktion til, hvordan naturens økonomiske betydning kan kortlægges, samt gives en økonomisk argumentation for, hvorfor man skal have en miljøpolitik. I foredraget anvendes illustrative eksempler, ligesom der præsenteres en undersøgelse af værdien af rekreative aktiviteter. Ved oplægget fokuseres på den læring, man som underviser kan give sine elever.

Jesper S. Schou har fra 1993 til 2008 arbejdet med jordbrugs- og miljøøkonomisk forskning først på statens Jordbrugsøkonomiske Institut og siden på Danmarks Miljøundersøgelser (nu AU). Fra 2007 til 2014 var JSS ansvarlig for at etablere den miljøøkonomiske sektion i De Økonomiske Råds Sekretariat, og fungerede som projektchef på de første syv miljøøkonomiske vismandsrapporter og de første 6 miljøøkonomiske konferencer. Fra august 2014 har JSS været ansat på IFRO, hvor forskningsområderne bl.a. omfatter jordbrugets økonomiske forhold, sammenhængen imellem landbrug, produktion og miljø, regulering af diffus forurening, naturforvaltning og offentlige goder, og landbrugspolitik og miljø. JSS har omfattende erfaring med forskningsledelse og forskningsbaseret myndighedsbetjening samt undervisning på universitetsniveau. JSS er hyppigt brugt som vidensperson vedr. landbrugets økonomiske forhold og betydning i samfundsøkonomien. Han har været klummeskriver i Landbrugsavisen og på Altinget.dk samt oplægsholder ved en lang række faglige diskussions- og debatarrangementer.

Gør som de professionelle – lav statistiske beregninger og visualiseringer med R
Computersproget R blev lanceret den 29 februar 2000, og har siden da udviklet sig til det foretrukne analyse værktøj hos fagstatistikere. Henover de seneste 10 år har der været en rivende udvikling af R, blandt meget andet af brugergrænsefladen, grafik, og muligheden for at lave interaktive apps. Hele herligheden er gratis og kan downloades og installeres i løbet af få minutter. Derfor er det nu muligt for alle at bruge nøjagtig det samme værktøj som de professionelle.
I denne workshop vises nogle af mulighederne med R med tanken på at inspirere til selv at komme i gang med at bruge R – hvis man altså har den tid og energi som det kræver at lære et nyt programmeringssprog.
Tid: Kl 13-14
Relevant for undervisere i alle fag, hvor der laves statistiske beregninger

Fuldt booket, venteliste
BiOnline: Proteiner og laktoseintolerans
2020 gjorde os til specialister i online undervisning. Og den viden vil vi benytte fremover som supplement til den normale undervisning.  Biologisk Institut har udviklet et onlineforløb til gymnasieklasser på 1-2 årgang, der kan være med til at belyse svært-tilgængelige emner på nye måder. Onlineforløbet dækker pensum for Mat A/B, Kemi A/B, Fysik A/B/C, Biologi A/B.
Forløbet gennemgår gymnasiernes pensum på en række områder, herunder indsigt i strukturelle proteiner, deres funktioner biokemisk og fysiologisk –  og forløbet er tematiseret omkring mælkeallergi og laktoseintolerans, så eleverne samtidig kan perspektivere den opnåede faglige viden. Onlineforløbet er internetbaseret og kan enten suppleres med øvelser online og/eller på gymnasiet – eller ved besøg i SCIENCE Skoletjeneste.
Dagens workshop er en gennemgang af e-læringssystemet sammen med online laboratorieøvelser. Som lærer får du et supplement til din undervisning, link til øvelsen samt en afprøvet laboratoriemanual, som du kan bruge direkte i din laboratorieundervisning på gymnasiet. Deltagere i workshoppen får desuden link til 3 E-bøger om proteiner og laktoseintolerans til fri afbenyttelse.

Tid: Kl. 13-14:15 (45 minutters gennemgang af den nye øvelse. 30 minutters spørgsmål til udviklere, undervisere og forskere)
Relevant for undervisere i biologi og kemi

Den politiske forbrugers dilemmaer
Mad er nødvendigt for vores overlevelse og spiller en vigtig rolle i vores kulturelle traditioner og sociale interaktion. Men det at producere mad til flere og flere mennesker på kloden medfører også alvorlige klima og miljøpåvirkninger, der til dels kan modvirkes gennem klima og miljøvenlige fødevareindkøb og radikale kostændringer. Det at tage stilling til klimaet, miljøet og klodens overlevelse er dermed også blevet en del af forbrugerens overvejelser når der købes ind til dagens aftensmad, altså ud over sundheden, dyrevelfærden, pengepungen, egne og børnenes smagspræferencer. Og så er der jo også lige det med at der skal være tid til både at lave en sidste opgave fra kontoret færdigt og så lave maden.
I denne workshop vil vi kigge på den politiske forbrugers dilemmaer. Vi vil starte med 45 minutters oplæg omkring den moderne politiske forbruger og de dilemmaer som denne møder. Dernæst vil der være 45 minutters gruppearbejde med et udleveret datasæt hvor deltagerne ved hjælp af multipel lineær regression vil estimere en lille model der beskriver hvilke faktorer der har den største påvirkning på forbrugeren. Workshoppen afsluttes med en halv times opsamling hvor vi fortolker og diskuterer resultaterne.

Tid: Kl. 13-15
Især relevant for undervisere i matematik og samfundsfag. Multipel lineær regression vil være velegnet til undervisning i matematik A da det involverer matrix regning og overvejelser omkring korrelation. Selve fortolkningen af resultaterne og de efterfølgende diskussioner vil være velegnet til samfundsfag A og B.

Deltagerne forventes at læse en kort beskrivelse af multipel lineær regression samt downloade programmet R (freeware) inden workshoppen.

Agent-baseret modellering af epidemier i Python - et SRP-emne for biologi og informatik
For at politikere og myndigheder kan beslutte hvilke indgreb der er effektive til at inddæmme en epidemi, har de brug for modeller hvor fremtidsscenarier kan afprøves.
Agent-baseret modellering har det seneste år vist sig at være et effektivt værktøj. I en agent-baseret simulation modelleres hver enkelt individ som en agent, hvilket gør at man kan modellere mere kompliceret adfærd, og afprøve andre typer af hypoteser, som er svære at afprøve med tidligere tiders modeller.
Hidtil har SEIR-modellen været den mest anvendte, og den er også brugt i mange lande ifbm. med Corona. SEIR-modellen er baseret på differentialligninger, og arbejder på populationsniveau, og kan altså ikke indfange effekter på individniveau.
Udover at agent-baserede modeller kan fange flere effekter, er agent-baseret modeller også nemmere for eleverne at forstå og sætte sig ind i, da de enkelte individer kan visualiseres (se animation) og eleverne så at sige kan forestille sig at være en agent. 
I workshoppen viser vi hvordan man i Python kan implementere en simpel epidemimodel i stil med den vist i ovenstående illustration. Ingen tidligere programmeringserfaring er nødvendig for at deltage.

Inspirationsdagen afholdes online på Zoom. Links til foredragsprogram og workshops tilsendes efter tilmelding

Tilmeld dig Inspirationsdagen