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Development of a microbial dose response visualization and modelling application for QMRA modelers and educators

机译：为QMRA建模者和教育者开发的微生物剂量响应可视化和建模应用程序

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Microbial dose response modelling is vital to a well-characterized microbial risk estimate. Dose response modelling is an inherently multidisciplinary field, which collates knowledge and data from disparate scientific fields. This multidisciplinary nature presents a key challenge to the expansion of microbial dose response modelling into new groups of researchers and modelers. This research employs a dose response optimization >R code used in 18 peer-reviewed research studies to develop a multi-functional dose response software. The underlying >R code performs an optimization of the two primary dose response models using the MLE method and outputs statistical analyses of the fits and bootstrapped uncertainty information for the models. VizDR (Visual Dose Response) was developed to provide microbial dose response modelling capabilities to a larger audience. VizDR is programmed in JavaScript with underlying Python scripts for intercommunication with Rserve. VizDR allows for dose response model visualization and optimization of a user's own experimental data.
机译：微生物剂量反应模型对于良好表征的微生物风险评估至关重要。剂量反应建模是一个固有的多学科领域，它可以收集来自不同科学领域的知识和数据。这种多学科的性质对将微生物剂量反应模型扩展为新的研究人员和建模人员提出了关键挑战。这项研究采用了剂量响应优化> R 代码，该代码在18项经过同行评审的研究中使用，以开发多功能剂量响应软件。底层的> R 代码使用MLE方法对两个主要剂量反应模型进行了优化，并输出了模型拟合和自举不确定性信息的统计分析。 VizDR（视觉剂量响应）的开发旨在为更多的受众提供微生物剂量响应建模功能。 VizDR使用JavaScript和底层Python脚本进行编程，以与Rserve进行相互通信。 VizDR允许剂量响应模型可视化并优化用户自己的实验数据。

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