近日，我校数学与信息技术学院张远博士团队的最新研究成果《Dynamical Modeling and Qualitative Analysis of a Delayed Model for CD8 T Cells in Response to Viral Antigens》在国际顶级期刊《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》在线发表，张远博士为第一作者，陈亦佳老师为通讯作者，我校为第一完成单位，合作单位还包括东南大学和云南师范大学。《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》属于人工智能、神经网络、深度学习、机器人、控制论、复杂系统等领域的国际顶级期刊，为中科院1区、Top期刊，影响因子14.255。

  本研究成果运用复杂动力系统的理论方法，通过构建数学模型，定性分析了CD8 T细胞与病毒感染的相互作用关系，其贡献主要包括：（1）构建了一个时滞微分方程模型来刻画CD8 T细胞与病毒抗原之间的动力学关系，该模型可以将病毒感染过程细分为四种状态：未感染稳态、低度感染稳态、中度感染稳态和高度感染稳态，这与许多病毒感染的过程一致；（2）研究了病毒潜伏期引起的时间延迟对稳定性和分岔问题的影响机制；（3）从动力系统的角度出发，首次提出了一种重要且新颖的机制来实现两个稳定稳态之间的切换——基于时间延迟的切换，其中模型的初始条件和其他参数保持不变；（4）结合数值仿真和理论结果，给出了一些病理学见解。

  张远博士分别于2012年、2015年、2018年获得玉溪师范学院（数学与应用数学专业）理学学士学位、云南师范大学（应用数学专业）理学硕士学位和上海大学（一般力学与力学专业）工学博士学位。2019年3月人才引进到玉溪师范学院数学与信息技术学院工作。目前，主持国家自然科学基金青年基金1项，是云南省智慧城市网络空间安全重点实验室、云南省高校复杂动力系统及应用分析重点实验室的核心成员。已发表12篇SCI收录的学术论文。2020年指导2016级数学与应用数学专业本科生周沈双在《IETSystemsBiology》（SCI收录，属于中国科协发布的T2类高质量科技期刊，即国际上知名和非常重要的较高水平权威期刊）期刊发表1篇学术论文。