基于半参数零膨胀时空回归模型研究流感季节性区域传播风险

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81903406
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    21.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    H3011.流行病学方法与卫生统计
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Influenza is prevalent throughout the subtropics, but the mechanism of seasonal transmission in the region is unclear. The antigenic variation of influenza virus and meteorological environmental factors are considered to be the main factors affecting the seasonal and regional spread of influenza, but most of the previous studies have focused on meteorological and environmental factors, and less consideration has been given to the influence of antigenic variation of influenza virus. At present, the statistical modeling of influenza transmission risk is mainly based on parametric model, which has a strong subjectivity, and can not handle the problem of large deviation between model hypothesis and real data distribution. Combined with the "zero inflation" phenomenon of influenza activity surveillance data, this project proposes a semi-parametric zero-inflated spatiotemporal regression model, which relaxes the restrictions on specific distribution assumptions and obtains a more robust seasonal and regional influenza transmission risk estimation model. Taking Guangdong-Hong Kong-Macau Greater Bay Area as the research area, the degree of antigenic variation of influenza virus is quantified by the HA protein sequence of influenza virus. A robust semi-parametric zero-inflated spatiotemporal regression model was used to study the influence of antigenic variation of influenza virus on the risk of seasonal and regional transmission of influenza virus, which provides important evidence for further understanding the transmission of influenza virus in Guangdong-Hong Kong-Macau Greater Bay Area and subtropical regions.
流感在亚热带地区常年流行,然而在此区域内的季节性传播机制尚不明确。流感病毒抗原变异和气象环境因素被认为是影响流感季节性区域传播的主要因素,但已有研究多集中在气象环境因素,而较少考虑流感病毒抗原变异的影响。目前流感传播风险的统计建模以参数模型为主,无法解决模型假设与真实数据分布之间存在较大偏差的问题,具有很强的主观性。结合流感活动监测数据的“零膨胀”现象,本项目提出构建半参数零膨胀时空回归模型,放宽对特定分布假设的限制,得到更加稳健的流感季节性区域传播风险估计模型。本项目以粤港澳大湾区为研究区域,通过流感病毒HA蛋白序列量化流感病毒抗原变异程度,利用稳健的半参数零膨胀时空回归模型研究流感病毒抗原变异对流感季节性区域传播风险的影响,为进一步研究粤港澳大湾区乃至亚热带流感病毒传播情况提供重要证据。

结项摘要

在热带和亚热带地区,流感全年都有流行,气象环境因素无法单独解释流感季节性传播风险,因此,针对热带和亚热带地区研究流感病毒抗原变异对流感季节性区域传播风险影响有着重要意义,本项目提出构建零膨胀时间序列回归模型对流感活动监测数据进行分析。. 项目按计划圆满完成了预期的研究目标,主要研究内容包括:(1)明确粤港澳大湾区内流感病毒抗原变异情况,建立流感病毒株 HA 蛋白序列数据库;(2)计算出流感病毒抗原变异程度(AVI);(3)零膨胀时间序列回归模型的构建;(4)参数估计;(5)模拟研究,进行模型验证;(6)开发零膨胀时间序列模型R包。. 本项目成果主要体现在论文发表,项目共发表SCI论文11篇,其中1篇被国际指南收录。此外尚有2篇SCI论文正在投稿当中。. 本项目的意义在于:探究了流感病毒抗原变异对流感季节性区域传播风险的影响,从而为流感等重大及新发突发传播病的预警提供新策略。.

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Increased Rates of Health Management and Health Education on Hypertension and Diabetes in Inner Mongolia, China: 10-Year Population Level Trends (2009–2018)
内蒙古高血压、糖尿病健康管理和健康教育率提高:十年人口水平趋势(2009-2018)
  • DOI:
    10.3390/ijerph192013048
  • 发表时间:
    2022-10-11
  • 期刊:
    International Journal of Environmental Research and Public Health
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Li, Daxu;Luo, Meixuan;Liu, Yu;Dong, Jing;Geng, Wei;Li, Xiaoliu;Yang, Lijun;Wang, Jin;Cao, Peihua
  • 通讯作者:
    Cao, Peihua
Estimation of Local Novel Coronavirus (COVID-19) Cases in Wuhan, China from Off-Site Reported Cases and Population Flow Data from Different Sources
根据场外报告病例和不同来源的人口流动数据估算中国武汉本地新型冠状病毒(COVID-19)病例
  • DOI:
    10.3389/fphy.2020.00336
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Frontiers in Physics
  • 影响因子:
    3.1
  • 作者:
    Zian Zhuang;Peihua Cao;Shi Zhao;Yijun Lou;Shu Yang;Weiming Wang;Lin Yang;Daihai He
  • 通讯作者:
    Daihai He
Family exposure and the impact of containment measures to children with coronavirus disease 2019 outside Hubei, China: a cross-sectional study
中国湖北省以外地区 2019 年冠状病毒病儿童的家庭暴露情况和遏制措施的影响:一项横断面研究
  • DOI:
    10.21037/tp-20-214
  • 发表时间:
    2021-01
  • 期刊:
    Translational Pediatrics
  • 影响因子:
    2
  • 作者:
    Yang S;Feng X;Du P;He D;Estill J;Yang L;Wen C;Luo J;Wang X;Lu L;Li T;Tang X;Li W;Xu H;Liu E;Cao P;Chen Y
  • 通讯作者:
    Chen Y
Blood pressure control and adverse outcomes of COVID-19 infection in patients with concomitant hypertension in Wuhan, China
中国武汉市并发高血压患者的血压控制和 COVID-19 感染的不良后果
  • DOI:
    10.1038/s41440-020-00541-w
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Hypertension Research
  • 影响因子:
    5.4
  • 作者:
    Jinjun Ran;Ying Song;Zian Zhuang;Lefei Han;Shi Zhao;Peihua Cao;Yan Geng;Lin Xu;Jing Qin;Daihai He;Fengfu Wu;Lin Yang
  • 通讯作者:
    Lin Yang
Gender Differences in Unhealthy Lifestyle Behaviors among Adults with Diabetes in the United States between 1999 and 2018
1999 年至 2018 年美国成人糖尿病患者不健康生活方式行为的性别差异
  • DOI:
    10.3390/ijerph192416412
  • 发表时间:
    2022-12-07
  • 期刊:
    International Journal of Environmental Research and Public Health
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Wang, Yu;Cao, Peihua;Liu, Fengyao;Chen, Yilin;Xie, Jingyu;Bai, Bingqing;Liu, Quanjun;Ma, Huan;Geng, Qingshan
  • 通讯作者:
    Geng, Qingshan

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其他文献

NIV毒素对软骨细胞透明质酸代谢
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  • 期刊:
    国外医学医学地理分册 2007;28(2):94-96
  • 影响因子:
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  • 作者:
    曹佩华;曹峻岭﹡;曹励民;陈静
  • 通讯作者:
    陈静
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T-2毒素对软骨细胞CD44表达的影响
  • DOI:
    10.3760/cma.j.issn.1000-4955.2004.06.005
  • 发表时间:
    2004-11-20
  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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    国外医学医学地理分册2005, 26(4)?:145-147
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • 作者:
    李蔚勃;曹佩华;曹峻岭﹡
  • 通讯作者:
    曹峻岭﹡

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相似海外基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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