基于动态网络生物标志物的甲流疫情早期预警算法研究

摘要：

为了让各个国家在甲型流感病毒暴发前做好预防措施有效应对甲流疫情,选取了中国、埃及和印度三个发展中国家,以及美国、英国、澳大利亚、加拿大、意大利、荷兰和韩国7个发达国家的甲型流感病毒蛋白质数据,利用特征向量构建十个蛋白质相互作用的动态网络,找出动态网络生物标志物,构造早期预警指标,从而有效识别甲流疫情暴发的早期预警信号.通过模型分析与各国报道的实际暴发年比较,发现该模型可以较准确、可靠地识别出各国甲流暴发前的临界点.

关键词：甲型流感病毒、动态网络生物标志物(DNB)、早期预警指标、临界点

所属期刊栏目：34

分类号：C48;TS101.4;R373.1

资助基金：国家自然科学基金重大研究计划集成项目91730301;题目:干细胞增殖的计算建模及其在癌症演变动力学的应用;江苏省研究生科研创新计划项目KYCX17_1478;题目:基于DNB的复杂疾病早期识别算法研究 This work was supported by the Major Research Plan of National Natural Science Foundation of ChinaGrant 91730301;the Foundation of the Postgraduate Research & Practice Innovation Program of Jiangsu ProvenceGrant KYZZ16_0309

在线出版日期：2018-03-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：9-15