Les variants préoccupants de SARS-CoV-2 comme Alpha, Delta ou Omicron se sont répandus rapidement dans le monde entier. Leur succès évolutif dépend de façon complexe du nombre de personnes qu’un individu atteint par le virus infecte à son tour, du timing de ces infections, et de la fréquence des contacts. Un article paru dans la revue eLife clarifie ces relations grâce à la modélisation mathématique, et permet de mieux comprendre les caractéristiques de ces variants.
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Chaque année, le CNRS récompense les femmes et les hommes qui ont contribué de manière exceptionnelle au dynamisme de l’institution et à l’avancée de la recherche française.
Florence Débarre, chercheuse CNRS à iEES Paris, est l’un des talents CNRS 2022 récompensé pour ses recherches en écologie évolutive et épidémiologie et ses implications pour mieux comprendre l’évolution du virus de la COVID19.
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Une collaboration entre des chercheurs du CNRS et les laboratoires BioGroup a donné lieu à l’analyse d’un grand nombre de résultats de tests PCR de détection du SARS-CoV-2, le virus de la COVID-19. Si la vaccination est liée à une charge virale plus faible chez les personnes ne présentant pas de symptômes jusqu’au jour du test, les données n’ont pas permis de détecter une différence de charge virale liée à la vaccination chez les personnes symptomatiques. Ce résultat, publié dans Eurosurveillance, est important pour décider des mesures d’isolement à adopter pour les personnes vaccinées infectées.
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Florence Débarre, chercheuse du CNRS spécialiste de biologie évolutive de l’équipe EERI du département DCFE, fait partie du comité scientifique de la plateforme MODCOV19 qui vise à coordonner les recherches en modélisation sur l’épidémie COVID-19. Elle est intervenue à plusieurs reprises dans les médias autour de l’épidémie et de l’évolution du virus.
Un collectif qui regroupe des chercheurs et chercheuses CNRS propose des conseils de bonnes pratiques collectives pour éviter la propagation du virus, en se basant sur la littérature scientifique sur le sujet.
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