diff --git a/.Rhistory b/.Rhistory
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..a9e956b16303f654f65785e320a4df7caa95e126
--- /dev/null
+++ b/.Rhistory
@@ -0,0 +1,512 @@
+for(j in 1:(L-2)){
+qj =1
+SEQ = as.array(seq(-j+1,L-j))
+qj =sum(apply(SEQ,1,delay_fun))
+S=0
+for(i in seq(j+1,L)){
+S=S+delay_fun(i-j)*Hospitalization[i]/(Din[i]+0.00001) # I added a small number after Din to avoid dividing by 0 (happens when there is a long sequence of 0 in the hospitalization data)
+}
+lambda1[j] = lambda0[j]/qj*S
+}
+lambda0=lambda1
+Ein = rep(0, L)# expected number of hospitalization to occur on day j
+for(i in 1:L){
+s=0
+for(j in 1:i){
+s=s+delay_fun(i-j)*lambda0[j]
+}
+Ein[i]=s
+}
+w=which(Ein>0)
+KHI  = 1/N0*sum((Ein[w]-Din[w])^2/Ein[w])
+}
+# lambda1[1]=0
+lambda1[L]=0
+}
+lambda1=lambda1[-seq(1,N1)]
+return(lambda1)
+}
+# Compute the number of infection for different age class and region ----
+number_infected <- function(dataframe,   age.cat,region, ph){
+if(!is.null(age.cat) & !is.null(region)  ){
+nb_filtered=  dataframe[which(dataframe$region == region & dataframe$age == age.cat ),]
+}
+if(is.null(age.cat) & !is.null(region)  ){
+nb_filtered=  dataframe[which(dataframe$region == region),]
+}
+if(!is.null(age.cat) & is.null(region)  ){
+nb_filtered=  dataframe[which( dataframe$age == age.cat ),]
+nb_filtered =  aggregate(nb_filtered$hosp_pred, by=list(date=nb_filtered$date), FUN=sum)
+colnames(nb_filtered)[2]="hosp_pred" # %>% rename(nb_filtered,   hosp_pred ="x")
+}
+if(is.null(age.cat) &  is.null(region)  ){
+nb_filtered=  dataframe
+nb_filtered =  aggregate(nb_filtered$hosp_pred, by=list(date=nb_filtered$date), FUN=sum)
+colnames(nb_filtered)[2]="hosp_pred"
+}
+#nb_filtered_by_region_smoothed = smooth.hosp(nb_filtered_by_region)
+w=which(rownames(ph)==age.cat)
+proba.hosp=ph[w]
+#  nb_filtered = nb_filtered_by_region[which(nb_filtered_by_region$age==age.cat),]
+infected =  deconvolution(nb_filtered$hosp_pred)/proba.hosp
+return(infected)
+}
+number_infection_by_region <- function(dataframe, region=NULL, PH){
+# calcule le nombre d'infections pour differentes valeurs de PH
+# nationalement ou par région
+reg.name=region
+if(is.null(region))
+reg.name='France Metropolitaine'
+df3=NULL
+ages = unique(dataframe$age)
+L = length(unique(dataframe$date))
+L2=L-N.days.removed
+P = dim(PH)[2]
+for( p in 1:P){
+ph=  array(PH[,p],  dim=c(11,1))
+rownames(ph)=  all.age.classes#c("[0,20)","[20,30)","[30,40)","[40,50)","[50,60)","[60,70)","[70,80)","[80,90)","[90,150)","[150,1e+03]")
+print(p)
+infected=0
+for(age in ages){
+infected= infected+ number_infected(dataframe = daily.numbers.region.ageclass.corrected.histo,age.cat=age, region=region, ph=ph)
+number.infected = data.frame(date= selected_dates[1:L2],
+infected= infected[1:L2],
+region=rep(reg.name,L2),
+age=rep(age,L2),
+PH=rep(p,L2))
+}
+number.infected$infected  = infected[1:L2]
+df3=rbind(df3, number.infected)
+}
+return(df3)
+}
+# calcule le nombre d'infections pour differentes valeurs de PH
+# nationalement ou par région
+# compute the number of infection for different values of the IHR
+#
+number_infection_by_age <- function(dataframe, region=NULL, PH, age=age){
+reg.name=region
+if(is.null(region))
+reg.name='France Metropolitaine'
+df3=NULL
+L = length(unique(dataframe$date))
+L2 = L-N.days.removed
+P = dim(PH)[2]
+for( p in 1:P){
+ph=  array(PH[,p],  dim=c(11,1))
+rownames(ph)=  all.age.classes# c("[0,20)","[20,30)","[30,40)","[40,50)","[50,60)","[60,70)","[70,80)","[80,90)","[90,150)","[150,1e+03]")
+print(p)
+infected=  number_infected(dataframe = daily.numbers.region.ageclass.corrected.histo,age.cat=age, region=region, ph=ph)
+number.infected = data.frame(date= selected_dates[1:L2],
+infected= infected[1:L2],
+region=rep(reg.name,L2),
+age=rep(age,L2),
+PH=rep(p,L2))
+number.infected$infected  = infected[1:L2]
+df3=rbind(df3, number.infected)
+}
+return(df3)
+}
+##################################################################
+##                                                              ##
+##                                                              ##
+##    Monitoring the proportion of the population               ##
+##    infected by SARS-CoV-2 using age-stratified               ##
+##  hospitalisation and serological data: a modelling study     ##
+##                                                              ##
+##                                                              ##
+## Author: Nathanael Hoze                                       ##
+## Email: nathanael.hoze@pasteur.fr                             ##
+## Last update: 20/04/2021                                      ##
+##                                                              ##
+##                                                              ##
+##################################################################
+# load libraries
+library(lubridate)
+library(ggplot2)
+library(dplyr)
+library(gridExtra)
+library(RColorBrewer)
+library(reshape)
+library(pdftools)
+library(ggpubr)
+############################################################
+##                  Load Data and functions               ##
+############################################################
+Sys.setlocale("LC_ALL", "French")
+N.days.removed= 4 #9
+source("load.R")
+source('Proportion Infected.R')
+source('Proportion Infected.R')
+source('C:/Users/natha/monitoring-infection/Proportion Infected.R')
+ages
+pop.by.region_OLD
+##  Figure 2A Immunité en France  ---------
+infected.1=0
+infected.2=0
+infected.mean=0
+pop1 = sum(pop.by.region )
+J=0
+for(age.class in all.age.classes){
+J=J+1
+nb_filtered=  daily.numbers.region.ageclass.corrected.histo %>% filter(age== age.class) #[which( daily.numbers.region.ageclass.corrected.histo$age == age ),]
+nb_filtered =  aggregate(nb_filtered$hosp_pred, by=list(date=nb_filtered$date), FUN=sum)
+colnames(nb_filtered)[2]="hosp_pred" # %>% rename(nb_filtered,   hosp_pred ="x")
+infected =  deconvolution(nb_filtered$hosp_pred)
+mean.infection =array(0,dim = c(length(infected),1000) )
+for(K in 1:1000){
+ph = Sensitivity*PH[J,K]
+mean.infection[,K] =  infected/ph
+}
+infected.mean=infected.mean+ apply(mean.infection,2,cumsum)/pop1
+}
+Im = apply(100*infected.mean, 1, mean.and.ci)
+Imm.France = data.frame( date =  selected_dates,infected.mean=Im[1,],
+infected.1 = Im[2,],
+infected.2 = Im[3,],
+region='France Metropolitaine')
+colorsFigure2 = c('#619CFF', '#f8766d',  '#00BA38') # CHANGER COULEURS
+df.envelope = data.frame(x=c(Imm.France$date,rev(Imm.France$date)) ,
+y= c(as.numeric(Imm.France$infected.1),rev(Imm.France$infected.2)) )
+data2=data.frame(x=selected_dates,mean=Imm.France$infected.mean)
+g <- ggplot()+ ggplot2::geom_polygon(data=df.envelope, ggplot2::aes(x, y), fill='black', alpha=0.3) +
+geom_line(data=data2,aes(x=x,y=mean), color='black', size=1.2) +
+theme_bw()+
+theme(axis.text.x = element_text(size=14),
+axis.text.y = element_text(size=16),
+text=element_text(size=16))  + ylab( '')+xlab('')+
+scale_x_date(date_breaks  = "2 months", date_labels='%b %y')
+print(g)
+write.csv2(Imm.France,'Infected_France.csv', row.names =FALSE)
+## Figure 2B  Final ----
+p=pop.by.region
+J=0
+data.infected = NULL
+for(reg in Region.France.Metropolitaine){
+J=J+1
+infected.1=0
+infected.2=0
+infected.mean=0
+# selecte classe d'age
+pop1 = sum(pop.by.region [which(rownames(pop.by.region )==reg),  ])
+infected.mean=0
+I=0
+MI=0
+for(age.class in all.age.classes){
+I=I+1
+nb_filtered=  daily.numbers.region.ageclass.corrected.histo %>% filter(age == age.class & region == reg)
+nb_filtered =  aggregate(nb_filtered$hosp_pred, by=list(date=nb_filtered$date), FUN=sum)
+colnames(nb_filtered)[2]="hosp_pred"
+infected =  deconvolution(nb_filtered$hosp_pred)
+mean.infection =array(0,dim = c(length(infected),1000) )
+for(K in 1:1000){
+ph = Sensitivity*PH[I,K]
+mean.infection[,K] =  infected/ph
+}
+MI=MI+ mean.infection
+}
+infected.mean=infected.mean+ apply(MI,2,cumsum)/pop1
+Im = apply(infected.mean, 1, mean.and.ci)
+D = data.frame( date =  selected_dates,infected.mean=100*Im[1,], infected.1 = 100*Im[2,],infected.2 =100*Im[3,],region=reg)
+data.infected=rbind(data.infected,D)
+}
+Imm = data.infected
+DATE=DATE3
+W1 = which(Imm$date ==DATE)
+W2 = which(Imm.France$date ==DATE)
+I1 = rbind( Imm[W1,],Imm.France[W2,])
+immunity_by_age_CI= data.frame(region = I1$region,
+h1 =  I1$infected.mean,
+h2=  I1$infected.2,
+h3 = I1$infected.1)
+p <- ggplot(data = immunity_by_age_CI)+geom_point(aes(x = region,y=h1, color=region))
+p<- p+geom_segment(aes(x=region, y=h2, xend=region, yend=h3, color=region))
+p <- p + theme_bw()
+p <- p +theme(axis.text.y = element_text(size=12),
+text=element_text(size=12),
+axis.text.x=element_text(size=12))
+p <- p+ylab('Proportion Infected (%) ')+ylim(c(0,NA))
+Imm = data.infected
+W1 = which(Imm$date ==DATE3)
+W2 = which(Imm.France$date ==DATE3)
+#I1 = rbind(I1, Imm[W1,])
+I1 = rbind(I1,cbind(Imm[W1,]))
+I1 =  rbind(I1, Imm.France[W2,])
+X=c()
+for(k in 1:dim(I1)[1]){
+x=which(I1$region[k] == unique(I1$region))
+x2=which(I1$date[k] == unique(I1$date))
+X=c(X,x+0.15*(x2-1))
+}
+immunity_by_age_CI= data.frame(region = I1$region,
+h1 =  I1$infected.mean,
+h2=  I1$infected.2,
+h3 = I1$infected.1,
+date=as.factor(I1$date),
+X=X)
+p <- ggplot(data = immunity_by_age_CI)+geom_point(aes(x = X,y=h1,size=1.1), color=colorsFigure2[1], show.legend = FALSE)+
+geom_segment(aes(x=X, y=h2, xend=X, yend=h3),size=1.7, color=colorsFigure2[1],show.legend = FALSE)+
+theme_bw()+
+theme(axis.text.y = element_text(size=16),
+text=element_text(size=12),
+axis.text.x=element_text(size=14))+
+ylab(YLAB3)+ylim(c(0,NA)) +xlab('')+
+theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust=1))
+labels.regions = c('Auvergne \n Rhône-Alpes', 'Bourgogne \n Franche-Comté', 'Bretagne','Corse',
+'Centre Val de Loire','Grand Est', 'Hauts-de-France', 'Ile-de-France',
+'Nouvelle-Aquitaine', 'Normandie', 'Occitanie','PACA', 'Pays de la Loire')
+p<- p+scale_x_continuous(breaks=seq(1,14), labels=c(labels.regions, "France"))
+print(p)
+X = immunity_by_age_CI[1:14,2:4]
+X1 =round(X, digits=1)
+AA=paste0(X1$h1, '% [',X1$h3,'% - ',X1$h2, '%]')
+d= data.frame(region = immunity_by_age_CI$region[1:14], proportion.infectes = AA)
+write.csv2(d,'infectesRegions.csv', row.names = FALSE)
+d= data.frame(Infectes = AA)
+rownames(d) =  c('Auvergne  Rhône-Alpes', 'Bourgogne Franche-Comte', 'Bretagne','Corse',
+'Centre Val de Loire','Grand Est', 'Hauts-de-France', 'Ile-de-France',
+'Nouvelle-Aquitaine', 'Normandie', 'Occitanie','PACA', 'Pays de la Loire', 'France métropolitaine')
+colnames(d) = "Proportion Infectés"
+tt2 <- ttheme_minimal()
+p1=p
+p2 =  tableGrob(d, theme=tt2,)
+source('C:/Users/natha/monitoring-infection/Proportion Infected.R')
+Imm
+data.infected
+Imm = data.infected
+DATE= max(selected_dates)
+W1 = which(Imm$date == DATE)
+W2 = which(Infections.France$date ==DATE)
+I1 = rbind( Imm[W1,],Infections.France[W2,])
+Infections.France
+##  Figure 2A Immunité en France  ---------
+infected.1=0
+infected.2=0
+infected.mean=0
+pop1 = sum(pop.by.region )
+J=0
+for(age.class in all.age.classes){
+J=J+1
+nb_filtered=  daily.numbers.region.ageclass.corrected.histo %>% filter(age== age.class) #[which( daily.numbers.region.ageclass.corrected.histo$age == age ),]
+nb_filtered =  aggregate(nb_filtered$hosp_pred, by=list(date=nb_filtered$date), FUN=sum)
+colnames(nb_filtered)[2]="hosp_pred" # %>% rename(nb_filtered,   hosp_pred ="x")
+infected =  deconvolution(nb_filtered$hosp_pred)
+mean.infection =array(0,dim = c(length(infected),1000) )
+for(K in 1:1000){
+ph = Sensitivity*PH[J,K]
+mean.infection[,K] =  infected/ph
+}
+infected.mean=infected.mean+ apply(mean.infection,2,cumsum)/pop1
+}
+Im = apply(100*infected.mean, 1, mean.and.ci)
+Infections.France = data.frame( date =  selected_dates,infected.mean=Im[1,],
+infected.1 = Im[2,],
+infected.2 = Im[3,],
+region='France Metropolitaine')
+colorsFigure2 = c('#619CFF', '#f8766d',  '#00BA38') # CHANGER COULEURS
+df.envelope = data.frame(x=c(Infections.France$date,rev(Infections.France$date)) ,
+y= c(as.numeric(Infections.France$infected.1),rev(Infections.France$infected.2)) )
+data2=data.frame(x=selected_dates,mean=Infections.France$infected.mean)
+g <- ggplot()+ ggplot2::geom_polygon(data=df.envelope, ggplot2::aes(x, y), fill='black', alpha=0.3) +
+geom_line(data=data2,aes(x=x,y=mean), color='black', size=1.2) +
+theme_bw()+
+theme(axis.text.x = element_text(size=14),
+axis.text.y = element_text(size=16),
+text=element_text(size=16))  + ylab( '')+xlab('')+
+scale_x_date(date_breaks  = "2 months", date_labels='%b %y')
+print(g)
+write.csv2(Infections.France,'Infected_France.csv', row.names =FALSE)
+## Figure 2B  Final ----
+p=pop.by.region
+J=0
+data.infected = NULL
+for(reg in Region.France.Metropolitaine){
+J=J+1
+infected.1=0
+infected.2=0
+infected.mean=0
+# selecte classe d'age
+pop1 = sum(pop.by.region [which(rownames(pop.by.region )==reg),  ])
+infected.mean=0
+I=0
+MI=0
+for(age.class in all.age.classes){
+I=I+1
+nb_filtered=  daily.numbers.region.ageclass.corrected.histo %>% filter(age == age.class & region == reg)
+nb_filtered =  aggregate(nb_filtered$hosp_pred, by=list(date=nb_filtered$date), FUN=sum)
+colnames(nb_filtered)[2]="hosp_pred"
+infected =  deconvolution(nb_filtered$hosp_pred)
+mean.infection =array(0,dim = c(length(infected),1000) )
+for(K in 1:1000){
+ph = Sensitivity*PH[I,K]
+mean.infection[,K] =  infected/ph
+}
+MI=MI+ mean.infection
+}
+infected.mean=infected.mean+ apply(MI,2,cumsum)/pop1
+Im = apply(infected.mean, 1, mean.and.ci)
+D = data.frame( date =  selected_dates,infected.mean=100*Im[1,], infected.1 = 100*Im[2,],infected.2 =100*Im[3,],region=reg)
+data.infected=rbind(data.infected,D)
+}
+source('C:/Users/natha/monitoring-infection/load.R')
+source('C:/Users/natha/monitoring-infection/load.R')
+source('C:/Users/natha/monitoring-infection/FigureRegionale.R')
+number_infection_by_age
+N.days.removed
+source('C:/Users/natha/monitoring-infection/FigureRegionaleCumulative.R')
+pop.by.region.ehpad
+pop.by.regio
+pop.by.region
+source('C:/Users/natha/monitoring-infection/FigureRegionaleCumulative.R')
+source('C:/Users/natha/monitoring-infection/FigureRegionaleCumulative.R')
+source('C:/Users/natha/monitoring-infection/FigureRegionaleCumulative.R')
+ggplot()+
+ggplot2::geom_polygon(data=df.envelope, ggplot2::aes(x, y), fill=colors[K], alpha=0.3)+
+geom_line(data=data.frame(x=Infected.France$date,mean=Infected.France$infected.mean),aes(x=x,y=mean), color=colors[K], size=1.2)+
+theme_bw()+
+theme(axis.text.x = element_text(size=16),
+axis.text.y = element_text(size=16),
+text=element_text(size=16))
+p<- ggplot()+
+ggplot2::geom_polygon(data=df.envelope, ggplot2::aes(x, y), fill=colors[K], alpha=0.3)+
+geom_line(data=data.frame(x=Infected.France$date,mean=Infected.France$infected.mean),aes(x=x,y=mean), color=colors[K], size=1.2)+
+theme_bw()+
+theme(axis.text.x = element_text(size=16),
+axis.text.y = element_text(size=16),
+text=element_text(size=16))+
+ylab( '')+xlab('')  +  scale_x_date(date_breaks  = "2 months", date_labels='%b %y')
+print(p)
+colors
+colors[K]
+Infected = apply(100*infected.mean, 1, mean.and.ci)
+Infected
+P=NULL
+I1=NULL
+for(reg in Region.France.Metropolitaine){
+KK=KK+1
+p=pop.by.region[which(rownames(pop.by.region)==reg),]
+infected.1=0
+infected.2=0
+infected.mean=0
+# selecte classe d'age
+pop1 = sum(p)
+J=0
+for(age.class in all.age.classes){
+J=J+1
+nb_filtered=  daily.numbers.hosp %>% filter(age == age.class & region ==reg)# [which( daily.numbers.region.ageclass.corrected.histo$age == age & daily.numbers.region.ageclass.corrected.histo$region==reg),]
+nb_filtered =  aggregate(nb_filtered$hosp_pred, by=list(date=nb_filtered$date), FUN=sum)
+colnames(nb_filtered)[2]="hosp_pred"
+infected =  deconvolution(nb_filtered$hosp_pred)
+mean.infection =array(0,dim = c(length(infected),1000) )
+for(K in 1:1000){
+ph = Sensitivity*PH[J,K]
+mean.infection[,K] =  infected/ph
+}
+infected.mean=infected.mean+ apply(mean.infection,2,cumsum)/pop1
+}
+Infected.mean.and.ci = apply(100*infected.mean, 1, mean.and.ci)
+Infected.France = data.frame( date =  selected_dates,
+infected.mean=Infected.mean.and.ci[1,],
+infected.1 = Infected.mean.and.ci[2,],
+infected.2 = Infected.mean.and.ci[3,],
+region=reg)
+df.envelope = data.frame(x=c(Infected.France$date,rev(Infected.France$date)) ,
+y= c(as.numeric(Infected.France$infected.1),rev(Infected.France$infected.2)) )
+p<- ggplot()+
+ggplot2::geom_polygon(data=df.envelope, ggplot2::aes(x, y), fill='black', alpha=0.3)+
+geom_line(data=data.frame(x=Infected.France$date,mean=Infected.France$infected.mean),aes(x=x,y=mean), color='black', size=1.2)+
+theme_bw()+
+theme(axis.text.x = element_text(size=16),
+axis.text.y = element_text(size=16),
+text=element_text(size=16))+
+ylab( '')+xlab('')  +  scale_x_date(date_breaks  = "2 months", date_labels='%b %y')
+print(p)
+I1=rbind(I1,Infected.France)
+}
+P=NULL
+I1=NULL
+for(reg in Region.France.Metropolitaine){
+KK=KK+1
+p=pop.by.region[which(rownames(pop.by.region)==reg),]
+infected.1=0
+infected.2=0
+infected.mean=0
+# selecte classe d'age
+pop1 = sum(p)
+J=0
+for(age.class in all.age.classes){
+J=J+1
+nb_filtered=  daily.numbers.hosp %>% filter(age == age.class & region ==reg)# [which( daily.numbers.region.ageclass.corrected.histo$age == age & daily.numbers.region.ageclass.corrected.histo$region==reg),]
+nb_filtered =  aggregate(nb_filtered$hosp_pred, by=list(date=nb_filtered$date), FUN=sum)
+colnames(nb_filtered)[2]="hosp_pred"
+infected =  deconvolution(nb_filtered$hosp_pred)
+mean.infection =array(0,dim = c(length(infected),1000) )
+for(K in 1:1000){
+ph = Sensitivity*PH[J,K]
+mean.infection[,K] =  infected/ph
+}
+infected.mean=infected.mean+ apply(mean.infection,2,cumsum)/pop1
+}
+Infected.mean.and.ci = apply(100*infected.mean, 1, mean.and.ci)
+Infected.France = data.frame( date =  selected_dates,
+infected.mean=Infected.mean.and.ci[1,],
+infected.1 = Infected.mean.and.ci[2,],
+infected.2 = Infected.mean.and.ci[3,],
+region=reg)
+df.envelope = data.frame(x=c(Infected.France$date,rev(Infected.France$date)) ,
+y= c(as.numeric(Infected.France$infected.1),rev(Infected.France$infected.2)) )
+p<- ggplot()+
+ggplot2::geom_polygon(data=df.envelope, ggplot2::aes(x, y), fill='black', alpha=0.3)+
+geom_line(data=data.frame(x=Infected.France$date,mean=Infected.France$infected.mean),aes(x=x,y=mean), color='black', size=1.2)+
+theme_bw()+
+theme(axis.text.x = element_text(size=16),
+axis.text.y = element_text(size=16),
+text=element_text(size=16))+
+ylab( '')+xlab('')  +  scale_x_date(date_breaks  = "2 months", date_labels='%b %y')
+print(p)
+I1=rbind(I1,Infected.France)
+}
+KK=0
+#P=NULL
+I1=NULL
+for(reg in Region.France.Metropolitaine){
+KK=KK+1
+p=pop.by.region[which(rownames(pop.by.region)==reg),]
+infected.1=0
+infected.2=0
+infected.mean=0
+# selecte classe d'age
+pop1 = sum(p)
+J=0
+for(age.class in all.age.classes){
+J=J+1
+nb_filtered=  daily.numbers.hosp %>% filter(age == age.class & region ==reg)# [which( daily.numbers.region.ageclass.corrected.histo$age == age & daily.numbers.region.ageclass.corrected.histo$region==reg),]
+nb_filtered =  aggregate(nb_filtered$hosp_pred, by=list(date=nb_filtered$date), FUN=sum)
+colnames(nb_filtered)[2]="hosp_pred"
+infected =  deconvolution(nb_filtered$hosp_pred)
+mean.infection =array(0,dim = c(length(infected),1000) )
+for(K in 1:1000){
+ph = Sensitivity*PH[J,K]
+mean.infection[,K] =  infected/ph
+}
+infected.mean=infected.mean+ apply(mean.infection,2,cumsum)/pop1
+}
+Infected.mean.and.ci = apply(100*infected.mean, 1, mean.and.ci)
+Infected.France = data.frame( date =  selected_dates,
+infected.mean=Infected.mean.and.ci[1,],
+infected.1 = Infected.mean.and.ci[2,],
+infected.2 = Infected.mean.and.ci[3,],
+region=reg)
+df.envelope = data.frame(x=c(Infected.France$date,rev(Infected.France$date)) ,
+y= c(as.numeric(Infected.France$infected.1),rev(Infected.France$infected.2)) )
+p<- ggplot()+
+ggplot2::geom_polygon(data=df.envelope, ggplot2::aes(x, y), fill='black', alpha=0.3)+
+geom_line(data=data.frame(x=Infected.France$date,mean=Infected.France$infected.mean),aes(x=x,y=mean), color='black', size=1.2)+
+theme_bw()+
+theme(axis.text.x = element_text(size=16),
+axis.text.y = element_text(size=16),
+text=element_text(size=16))+
+ylab('Proportion infected (%)')+xlab('')  +  scale_x_date(date_breaks  = "2 months", date_labels='%b %y')+ggtitle(reg)
+print(p)
+I1=rbind(I1,Infected.France)
+}
diff --git a/FrenchMap.R b/FrenchMap.R
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..c3304f445fd799457d127722c38677df57189f29
--- /dev/null
+++ b/FrenchMap.R
@@ -0,0 +1,82 @@
+# French map, proportion infected by region
+
+########################################################
+# How to make maps with ggplot2 
+# Author : Juliette Paireau
+# Creation date : 15/12/2017
+########################################################
+
+library(maptools)
+library(ggplot2)
+library(rgeos)
+library(dplyr)
+library(scales)
+
+workdir <- "Samples"
+setwd(workdir)
+
+# Prepare geographic data  ---------------------------
+
+# 1. Polygon data
+# shapefile of regions
+reg<-readShapePoly("France_regions_new.shp")
+plot(reg)
+names(reg)
+# Define the coordinates system/projection : Lambert93 = code epsg 2154
+proj4string(reg) <- CRS("+init=epsg:2154")
+list.reg<-as.character(unique(reg@data$CODE_REG))
+# Pre-treatment: the shapefile has to be converted to a dataframe for use in ggplot2
+reg.f<-fortify(reg)
+# add the data in reg to reg.f (here : only region codes and names)
+reg$id<-row.names(reg)
+reg$CODE_REG<-as.character(reg$CODE_REG)
+reg.f<-left_join(reg.f,reg@data)
+head(reg.f,2)
+
+setwd('..')
+# 2. Point data
+# Lat/long coordinates of cities
+# toy example : I take the centers of regions
+myCoords<-data.frame(coordinates(reg))
+names(myCoords)<-c("long","lat")
+myCoords$cities<-LETTERS[1:13]
+
+
+# Prepare epi data  ---------------------------
+
+
+codes.region<-c(11,24,27,28,
+                32,44,52,53,
+                75,76,84,93,94,1,2,3,4,5,6,7,8)
+names.region<-c("IDF","CVL","BFC","NOR",
+                "HDF","GES","PDL","BRE",
+                "NAQ","OCC","ARA","PAC","COR","GUA","MAR","GUY","RUN","SPM","MAY","SXB","SXM")
+list.region.df.map<-data.frame(code=codes.region,name=names.region)
+
+
+
+W1 = which(data.infected$date ==DATE)
+immune = data.infected[W1,] 
+list_reg = list.region.df.map$code[match(immune$region, list.region.df.map$name)]
+
+dataset.regions<-data.frame(CODE_REG=as.character(list_reg),
+                            Proportion=immune$infected.mean)
+
+reg.f.join<-left_join(reg.f,dataset.regions,by="CODE_REG") 
+
+map<-ggplot()  +  
+  geom_polygon(data=reg.f.join, aes(long,lat,group=group,fill=Proportion),colour=NA)+
+  coord_equal()
+
+map = map + 
+  theme_classic() +
+  theme(axis.title.y = element_blank(),
+        axis.title.x = element_blank(),
+        axis.text.x=element_blank(),
+        axis.text.y=element_blank(),
+        axis.ticks=element_blank(),
+        axis.line=element_blank())+
+  scale_fill_gradientn(colours=c("lightblue1","darkorchid4"),values=rescale(c(0,100)),
+                       na.value='transparent',limits=c(0,42),name="Proportion (%)")
+print(map)
+
diff --git a/Proportion Infected.R b/Proportion Infected.R
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..08e311039e3a925f16e98fc84ac97dc7e94e9562
--- /dev/null
+++ b/Proportion Infected.R	
@@ -0,0 +1,108 @@
+# plot the cumulative proportion of infected ----
+infected.1=0 
+infected.2=0
+infected.mean=0
+pop1 = sum(pop.by.region )
+
+J=0
+for(age.class in all.age.classes){
+  J=J+1
+  nb_filtered=  daily.numbers.hosp %>% filter(age== age.class) 
+  nb_filtered =  aggregate(nb_filtered$hosp_pred, by=list(date=nb_filtered$date), FUN=sum)
+  colnames(nb_filtered)[2]="hosp_pred" # %>% rename(nb_filtered,   hosp_pred ="x")
+  infected =  deconvolution(nb_filtered$hosp_pred)
+  
+  mean.infection =array(0,dim = c(length(infected),1000) ) 
+  for(K in 1:1000){
+    ph = Sensitivity*PH[J,K]
+    mean.infection[,K] =  infected/ph
+  }
+  infected.mean=infected.mean+ apply(mean.infection,2,cumsum)/pop1
+  
+} 
+
+Infection.mean.and.ci = apply(100*infected.mean, 1, mean.and.ci)
+
+Infections.France = data.frame( date =  selected_dates,infected.mean=Infection.mean.and.ci[1,],
+                                infected.1 = Infection.mean.and.ci[2,],
+                                infected.2 = Infection.mean.and.ci[3,],
+                                region='Metropolitan France')
+
+df.envelope = data.frame(x=c(Infections.France$date,rev(Infections.France$date)) ,
+                         y= c(as.numeric(Infections.France$infected.1),rev(Infections.France$infected.2)) )
+
+
+g <- ggplot()+ ggplot2::geom_polygon(data=df.envelope, ggplot2::aes(x, y), fill='black', alpha=0.3) + 
+  geom_line(data=data.frame(x=selected_dates,mean=Infections.France$infected.mean),aes(x=x,y=mean), color='black', size=1.2) +
+  theme_bw()+
+  theme(axis.text.x = element_text(size=14),
+        axis.text.y = element_text(size=16),
+        text=element_text(size=16))  +
+  ylab('Proportion infected (%)')+
+  xlab('')+
+  scale_x_date(date_breaks  = "2 months", date_labels='%b %y')
+
+print(g) 
+
+# plot the cumulative proportion of infected by region ----
+
+J=0
+data.infected = NULL
+for(reg in Region.France.Metropolitaine){  
+  
+  J=J+1
+  infected.1=0
+  infected.2=0
+  infected.mean=0
+  # selecte classe d'age
+  pop1 = sum(pop.by.region [which(rownames(pop.by.region )==reg),  ])
+  
+  infected.mean=0
+  I=0
+  MI=0
+  for(age.class in all.age.classes){
+    I=I+1
+    
+    nb_filtered=  daily.numbers.hosp %>% filter(age == age.class & region == reg)
+    nb_filtered =  aggregate(nb_filtered$hosp_pred, by=list(date=nb_filtered$date), FUN=sum)
+    colnames(nb_filtered)[2]="hosp_pred" 
+    infected =  deconvolution(nb_filtered$hosp_pred)
+    mean.infection =array(0,dim = c(length(infected),1000) ) 
+    for(K in 1:1000){
+      ph = Sensitivity*PH[I,K]
+      mean.infection[,K] =  infected/ph
+    }
+    MI=MI+ mean.infection
+  } 
+  infected.mean=infected.mean+ apply(MI,2,cumsum)/pop1
+  Infected.mean.and.ci = apply(infected.mean, 1, mean.and.ci)
+  D = data.frame( date =  selected_dates,
+                  infected.mean=100*Infected.mean.and.ci[1,],
+                  infected.1 = 100*Infected.mean.and.ci[2,],infected.2 =100*Infected.mean.and.ci[3,],region=reg)
+  data.infected=rbind(data.infected,D)
+  
+}
+
+DATE= max(selected_dates)
+W1 = which(data.infected$date == DATE)
+W2 = which(Infections.France$date ==DATE)
+
+I1 = rbind( data.infected[W1,],Infections.France[W2,])
+infection_by_age_CI= data.frame(region = I1$region,
+                                h1 =  I1$infected.mean,
+                                h2=  I1$infected.2,
+                                h3 = I1$infected.1,
+                                X=1:14)
+
+p <- ggplot(data = infection_by_age_CI)+geom_point(aes(x = X,y=h1))+
+  geom_segment(aes(x=X, y=h2, xend=X, yend=h3))+
+  theme_bw()+
+  theme(axis.text.y = element_text(size=12),
+        text=element_text(size=12),
+        axis.text.x=element_text(size=12))+
+  ylab('Proportion Infected (%) ')+
+  ylim(c(0,NA)) +
+  scale_x_continuous(breaks=infection_by_age_CI$X,
+                     labels=infection_by_age_CI$region)  
+
+print(p)
diff --git a/Samples/BRA_adm1.dbf b/Samples/BRA_adm1.dbf
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..56089ed59d64d62e33566c63926ae62e3f9b2576
Binary files /dev/null and b/Samples/BRA_adm1.dbf differ
diff --git a/Samples/BRA_adm1.prj b/Samples/BRA_adm1.prj
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..f45cbadf0074d8b7b2669559a93bc50bb95f82d4
--- /dev/null
+++ b/Samples/BRA_adm1.prj
@@ -0,0 +1 @@
+GEOGCS["GCS_WGS_1984",DATUM["D_WGS_1984",SPHEROID["WGS_1984",6378137.0,298.257223563]],PRIMEM["Greenwich",0.0],UNIT["Degree",0.0174532925199433]]
\ No newline at end of file
diff --git a/Samples/BRA_adm1.sbn b/Samples/BRA_adm1.sbn
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..2c329e121c0bbed282d4cf4bbab700210d8a1a44
Binary files /dev/null and b/Samples/BRA_adm1.sbn differ
diff --git a/Samples/BRA_adm1.sbx b/Samples/BRA_adm1.sbx
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..f1be936ee6ae939ac4c11313e113c3e114445c4f
Binary files /dev/null and b/Samples/BRA_adm1.sbx differ
diff --git a/Samples/BRA_adm1.shp b/Samples/BRA_adm1.shp
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..08d566d873f3976e921cc4e4ba85f7d0d7ba43cb
Binary files /dev/null and b/Samples/BRA_adm1.shp differ
diff --git a/Samples/BRA_adm1.shx b/Samples/BRA_adm1.shx
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..dc50361d63abc56fedc6ed1b2aca232ee94dc177
Binary files /dev/null and b/Samples/BRA_adm1.shx differ
diff --git a/Samples/France_regions_new.dbf b/Samples/France_regions_new.dbf
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..af9826be5f4936a5625f75af1b0507f7f446c709
Binary files /dev/null and b/Samples/France_regions_new.dbf differ
diff --git a/Samples/France_regions_new.shp b/Samples/France_regions_new.shp
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..dc66c7192d5d608477331133d3307a7aea5cb451
Binary files /dev/null and b/Samples/France_regions_new.shp differ
diff --git a/Samples/France_regions_new.shx b/Samples/France_regions_new.shx
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..1d638be879b1ab8acbf62af62ab9a5acad03dc7a
Binary files /dev/null and b/Samples/France_regions_new.shx differ
diff --git a/Samples/ts_Amon_reanalysis_CFSR_201501-201512.nc b/Samples/ts_Amon_reanalysis_CFSR_201501-201512.nc
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..1c97a500f6556ebae76e7bbfa2d52d15f6f89375
Binary files /dev/null and b/Samples/ts_Amon_reanalysis_CFSR_201501-201512.nc differ
diff --git a/Samples/ts_Amon_reanalysis_IFS-Cy31r2_201501-201512.nc b/Samples/ts_Amon_reanalysis_IFS-Cy31r2_201501-201512.nc
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..5783d35907975e10b24d4796319f3a4ee081c8b7
Binary files /dev/null and b/Samples/ts_Amon_reanalysis_IFS-Cy31r2_201501-201512.nc differ
diff --git a/Samples/ts_Amon_reanalysis_MERRA2_201501-201512.nc b/Samples/ts_Amon_reanalysis_MERRA2_201501-201512.nc
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..a63e5dc0f8569b9e22abefe1efdc9b437eb74407
Binary files /dev/null and b/Samples/ts_Amon_reanalysis_MERRA2_201501-201512.nc differ
diff --git a/data/IHR.csv b/data/IHR.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..30e28be0eb7c6c1961e2efdb9f41ad6ec5cb9ad0
--- /dev/null
+++ b/data/IHR.csv
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+daily.numbers.hosp$date = as.Date(daily.numbers.hosp$date)
+selected_dates = unique(daily.numbers.hosp$date)
+all.age.classes = unique(daily.numbers.hosp$age)
+Region.France.Metropolitaine = unique(daily.numbers.hosp$region)
+
+PH  =read.csv('data/IHR.csv', sep=';', header=FALSE, row.names =all.age.classes )
+
+
+# list parameters 
+
+Sensitivity= 0.85 # sensitivity of the serological assay 
+
+## French population not in nursing homes -----
+Region.France.Metropolitaine
+pop.by.region  = read.csv(file = 'data/population_by_region_noEHPAD.csv',
+                          sep=';',
+                          header = TRUE,
+                          row.names = Region.France.Metropolitaine,
+                          col.names = all.age.classes)
+
+names(pop.by.region) = all.age.classes
+
+## aggregate population >70 yo 
+pop.by.region_70 = pop.by.region
+pop.by.region_70[,7]=rowSums(pop.by.region_70[,6:8])
+pop.by.region_70=pop.by.region_70[,-c(7,8)]
+
+## functions ---- 
+
+mean.and.ci <-function(v){
+  return( c(mean(v,na.rm = TRUE), as.numeric(quantile(v,probs = 0.025,na.rm = TRUE)), as.numeric(quantile(v,probs = 0.975,na.rm = TRUE))))
+}
+mean.and.sd <-function(v){
+  m=mean(v,na.rm = TRUE)
+  s=sd(v,na.rm = TRUE)
+  return( c(m, m-s,m+s) )
+} 
+
+## functions for the delay distributions - 11 days for hospitalisation and 8 days for testing ----
+
+X=seq(0,70,by=1)
+k=11
+theta=1
+Y = pgamma(X,shape = k*theta, scale=1/theta)
+delay.distribution=c(0,diff(Y))
+
+k =8
+theta=1
+Y = pgamma(X,shape = 8, scale=1/theta)
+delay.test.distribution=c(0,diff(Y))
+
+delay <- function(n){
+  d=0
+  if(n<=0){
+    d=0
+  }
+  if(n>=70){
+    d=0
+  }
+  if(n>0 & n<70){
+    d = delay.distribution[n]
+  }
+  return(d)
+}
+
+delay_test <- function(n){
+  d=0
+  if(n<=0){
+    d=0
+  }
+  if(n>=70){
+    d=0
+  }
+  if(n>0 & n<70){
+    d = delay.test.distribution[n]
+  }
+  return(d)
+} 
+
+# Smoothing - Moving average 7 days
+smooth.infected <- function(df2,N=7){
+  ma <- function(x, n = N){stats::filter(x, rep(1 / n, n), sides = 2)}
+  smoothed_ma<-ma(df2$infected)
+  cor<-0
+  # cherche le parametre de lissage qui permet de se rapprocher le plus d'une moyenne mobile de 7 jours
+  for (k in seq(0.2,0.7,by=0.1)){
+    smoothed_ss<-smooth.spline(x=df2$date,y=df2$infected,spar=k)$y
+    cor.data<-cor.test(smoothed_ma,smoothed_ss)$estimate
+    if (cor.data>cor){
+      cor<-cor.data
+      sparam<-k
+    }
+  }
+  df2$smoothed<-smooth.spline(x=df2$date,y=df2$infected,spar=sparam)$y
+  return(df2)
+}
+
+deconvolution <- function(Hospitalization, delay_fun=delay, offset=11){ 
+  
+  N1=14
+  Hospitalization = c(rep(Hospitalization[1],N1), Hospitalization)
+  
+  L=length(Hospitalization)
+  
+  if(sum(Hospitalization)==0){
+    lambda1 = rep(0,L)
+  } 
+  
+  N0=sum(Hospitalization)
+  
+  if(N0>0){
+    n=0
+    KHI=2
+    lambda0=Hospitalization
+    lambda1=lambda0
+    while(KHI >= 1 ){
+      n=n+1
+      Din = rep(0, L)# expected number of hospitalization to occur on day j
+      for(i in 1:L){
+        s=0
+        for(j in seq(1,i)){
+          s=s+delay_fun(i-j)*lambda0[j]
+        }
+        Din[i]=s
+      }
+      for(j in 1:(L-2)){
+        qj =1
+        SEQ = as.array(seq(-j+1,L-j))
+        qj =sum(apply(SEQ,1,delay_fun))
+        S=0
+        for(i in seq(j+1,L)){
+          S=S+delay_fun(i-j)*Hospitalization[i]/(Din[i]+0.00001) # I added a small number after Din to avoid dividing by 0 (happens when there is a long sequence of 0 in the hospitalization data)
+        }
+        lambda1[j] = lambda0[j]/qj*S
+      }
+      lambda0=lambda1
+      Ein = rep(0, L)# expected number of hospitalization to occur on day j
+      for(i in 1:L){
+        s=0
+        for(j in 1:i){
+          s=s+delay_fun(i-j)*lambda0[j]
+        }
+        Ein[i]=s
+      }
+      w=which(Ein>0)
+      KHI  = 1/N0*sum((Ein[w]-Din[w])^2/Ein[w])
+    }
+    lambda1[L]=0
+  }
+  lambda1=lambda1[-seq(1,N1)]
+  return(lambda1)
+}
+
+# Compute the number of infection for different age class and region ----
+number_infected <- function(dataframe,   age.cat,region, ph){
+  
+  if(!is.null(age.cat) & !is.null(region)  ){
+    nb_filtered=  dataframe[which(dataframe$region == region & dataframe$age == age.cat ),]
+  }
+  if(is.null(age.cat) & !is.null(region)  ){
+    nb_filtered=  dataframe[which(dataframe$region == region),]
+  }
+  if(!is.null(age.cat) & is.null(region)  ){
+    nb_filtered=  dataframe[which( dataframe$age == age.cat ),]
+    nb_filtered =  aggregate(nb_filtered$hosp_pred, by=list(date=nb_filtered$date), FUN=sum)
+    colnames(nb_filtered)[2]="hosp_pred" # %>% rename(nb_filtered,   hosp_pred ="x")
+  }
+  if(is.null(age.cat) &  is.null(region)  ){
+    nb_filtered=  dataframe 
+    nb_filtered =  aggregate(nb_filtered$hosp_pred, by=list(date=nb_filtered$date), FUN=sum)
+    colnames(nb_filtered)[2]="hosp_pred"  
+    
+  }
+  w=which(rownames(ph)==age.cat)
+  proba.hosp=ph[w]
+  infected =  deconvolution(nb_filtered$hosp_pred)/proba.hosp
+  return(infected)
+}
+
+number_infection_by_region <- function(dataframe, region=NULL, PH){ 
+  
+  reg.name=region
+  if(is.null(region))
+    reg.name='France Metropolitaine'
+  df3=NULL
+  ages = unique(dataframe$age)
+  
+  L = length(unique(dataframe$date))
+  
+  P = dim(PH)[2]
+  for( p in 1:P){
+    ph=  array(PH[,p],  dim=c(11,1))
+    rownames(ph)=  all.age.classes
+    infected=0
+    for(age in ages){
+      infected= infected+ number_infected(dataframe = daily.numbers.hosp,age.cat=age, region=region, ph=ph)
+      number.infected = data.frame(date= selected_dates ,
+                                   infected= infected,
+                                   region=rep(reg.name,L),
+                                   age=rep(age,L),
+                                   PH=rep(p,L))
+      
+    }
+    number.infected$infected  =  infected
+    df3=rbind(df3, number.infected)
+  }
+  
+  return(df3)
+}
+
+number_infection_by_age <- function(dataframe, region=NULL, PH, age=age){ 
+  
+  reg.name=region
+  if(is.null(region))
+    reg.name='France Metropolitaine'
+  df3=NULL
+  
+  L = length(unique(dataframe$date))
+  
+  P = dim(PH)[2]
+  for( p in 1:P){
+    
+    ph=  array(PH[,p],  dim=c(11,1))
+    rownames(ph)=  all.age.classes
+    print(p)
+    
+    infected=  number_infected(dataframe = daily.numbers.hosp,age.cat=age, region=region, ph=ph)
+    number.infected = data.frame(date= selected_dates ,
+                                 infected= infected ,
+                                 region=rep(reg.name,L),
+                                 age=rep(age,L),
+                                 PH=rep(p,L))
+    
+    number.infected$infected  = infected 
+    df3=rbind(df3, number.infected)
+  }
+  
+  return(df3)
+}
diff --git a/main.R b/main.R
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..bf6ca2384a31fe606634e0ee65aca3b348a70c69
--- /dev/null
+++ b/main.R
@@ -0,0 +1,39 @@
+##################################################################
+##                                                              ## 
+##                                                              ##
+##    Monitoring the proportion of the population               ##
+##    infected by SARS-CoV-2 using age-stratified               ##
+##  hospitalisation and serological data: a modelling study     ##
+##                                                              ##
+##                                                              ##
+## Author: Nathanael Hoze                                       ##
+## Email: nathanael.hoze@pasteur.fr                             ##
+## Last update: 20/04/2021                                      ##
+##                                                              ##
+##                                                              ##  
+##################################################################
+# load libraries 
+library(lubridate)
+library(ggplot2)
+library(dplyr)
+library(gridExtra)
+library(RColorBrewer)
+library(reshape)
+library(pdftools)
+library(ggpubr)
+
+############################################################
+##                  Load Data and functions               ##
+############################################################
+
+source("load.R")
+
+############################################################
+##     Cumulative proportion of infected population       ##
+############################################################ 
+# plot cumulative proportion infected in each region
+source('Proportion Infected.R')
+
+# plot a map of France with the proportion infected in each region
+source('FrenchMap.R')
+ 
\ No newline at end of file