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Erida Gjini

Morada Institucional

Instituto Superior Técnico (IST)
Av. Rovisco Pais 1
1049-001 LISBOA


Telefone: | Email: erida.gjini@tecnico.ulisboa.pt | Web: biomathematica.wordpress.com

Posição

Investigadora em Biomatemática, Instituto Superior Técnico, Universidade de Lisboa

Área

Modelação Matemática em Biomedicina

Área Principal

Modelos de doenças infecciosas, epidemiologia matemática, processos estocásticos

Outra Área

Evolução, redes de interação, biodiversidade, complexidade

Qualificações e posições  anteriores

  • Investigadora visitante LE STUDIUM, Loire Valley Institute for Advanced Studies (2021)
  • Investigadora Principal (2015-2020) Instituto Gulbenkian de Ciencia, Oeiras, PT: Modelação Matemática de Processos Biológicos
  • Bolseira post-doc (2012-2015) Instituto Gulbenkian de Ciencia, Oeiras, PT: Collective Dynamics Group
  • PhD in Mathematics (2012), University of Glasgow, UK
  • MSc in Mathematical Sciences (2007), Utrecht University, NL
  • Bachelor of Science in Liberal Arts, Major: Maths (2005), Utrecht University College, NL

Artigos em Revistas Internacionais

Outros artigos selecionados:

Gjini E. (2017) Geographic variation in pneumococcal vaccine efficacy estimated from dynamic modeling of epidemiological data post-PCV7 Nature Scientific Reports 7: 3049 | DOI:10.1038/s41598-017-02955-y 

Gjini E. and Madec S. (2016) A slow-fast dynamic decomposition links neutral and non-neutral coexistence in interacting multi-strain pathogens.Theoretical Ecology  pp:1-13, doi:10.1007/s12080-016-0320-1

Gjini E. and Brito P.H. (2016) Integrating Antimicrobial Therapy with Host Immunity to Fight Drug-Resistant Infections: Classical vs. Adaptive treatment. PLoS Computational Biology 12(4), e1004857. DOI:10.1371/journal.pcbi.1004857   

Gjini E., Valente C., Sa-Leao R., Gomes, M.G.M. (2016) How direct competition shapes coexistence and vaccine effects in multi-strain pathogen systems. Journal of Theoretical Biology  388:50-60, DOI: 10.1016/j.jtbi.2015.09.031

Gjini, E., Haydon, D.T., Barry, J.D. and Cobbold, C.A. (2014) Revisiting the difffusion approximation to estimate evolutionary rates of gene family diversification. Journal of Theoretical Biology. 341:111-22.

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