基于网络药理学探讨连花清瘟胶囊防治新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的作用机制

目的 基于网络药理学方法研究连花清瘟胶囊活性成分防治新型冠状病毒肺炎的作用机制.方法 通过文献挖掘确定连花清瘟胶囊活性成分,依托TCMSP、Swiss Target Prediction数据库检索活性成分靶点,利用Cytoscape3.6.1软件绘制连花清瘟胶囊活性成分-靶点网络;运用GeneCards数据库查询新型冠...     

基于SEIiRD模型的COVID-19传播及防控仿真研究

随着新冠肺炎疫情在全世界各地传播，通过对其数据和传播机理的分析，已有SEIRD模型的基础上构建SEI_iRD模型，将感染人群分为无症状感染者、轻症感染者、重症感染者和危重症感染者，分析不同感染人群的传播率对疫情发展的影响。在拟合现实数据的基础上进行仿真实验，研究发现影响疫情发展的主要感染人群是无症状感染者和轻症感染者。在此基础上进一步分析了不同的无症状和轻症感染者的传播速率所造成感染人数和死亡人数的变化情况。针对介入干预时间对感染人数和死亡人数的影响进行了仿真分析。实验结果表明该模型能有效模拟新冠肺炎疫情传播规律，有助于防控职能部门实施相应的疫情防控策略提供决策支持。     

一类考虑疫苗接种的新型冠状病毒流行模型的稳定性分析

新型冠状病毒是2019年出现的新型传染病,随着染病人数的增多引起了全球范围内的关注.在数据的基础上建立并分析了基于隔离和疫苗接种的新型冠状病毒的数学模型,探讨了疾病平衡点和基本再生数R₀,该结论将有助于探索用有效的方法来控制新型冠状病毒的传播.     

后疫情时代中国散发疫情综合评价体系构建及应用

 为增强散发疫情防控的科学性，从疫情防控、疫情溯源以及疫情背景3个维度，疫情持续时间、确诊病例、发现途径、流动人口管理政策、流调追踪、核酸检测等9个分指标，构建疫情散发防控效率评价指标体系，对2020年6月1日至2021年6月1日全国32个地区散发疫情的控制情况进行计算与评估。研究结果显示，中国散发疫情防控存在地区间防控效率差异明显、防控措施强度与疫情严重程度不相适应、地区间流动人口的管理政策缺乏统一的科学依据等问题，在此基础上提出了针对性的改进建议。     

基于 SIR 传染病模型的印度新冠疫情波及影响分析

针对印度新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情的传播,建立通过设定目标函数求最优解来确定模型未知参数的 SIR 传染病动力学模型。 首先通过线性回归拟合参数范围,设定目标函数作为约束条件,结合龙格-库塔法,借助 Matlab 软件确定参数值最优解,进行 SIR 模型拟合和预测,发现印度疫情拐点将出现在 2021 年 5 月 8 日左右,结合预测数据推导未来每日新增及累计新增病例数,虽未来 100 d 内将持续出现新增病例,但疫情现期已经有消退趋势;其次考虑印度变种病毒 B. 1. 617 以及当下疫苗接种情况的影响,建立加入疫苗影响因素的 SIR 预测模型,通过进行疫苗接种灵敏度分析模拟出印度疫苗接种率大约需要达到 75%,考虑有效保护率则接种率需要高达 95%,才可以建立起群体免疫屏障;最后通过基本传染数验证了疫苗接种率,并对新冠波及影响做出了相应对策分析。     

新冠肺炎相关俄语术语构成及翻译

新冠肺炎相关俄语术语构成,既遵循现代俄语构词规律,又体现出与国际通行术语表达相一致的特点。对新冠肺炎的命名产生了新词汇,而围绕疾病病因、诊断、治疗、预防等问题的探讨,则沿用或重组了既有术语词汇。在形态构成、语义构成和句法构成三种基本构词方式框架下,相关术语构词大量采用缩略法、复合法、词缀法、隐喻法和借用法,以及英俄语混合使用的术语表达方法。俄汉术语表述存在差异,主要体现在词义筛选、词类转换和同义反复等方面。了解俄汉术语表述差异,有助于推动文本信息的有效传播,保障俄汉双向翻译的准确性和规范性。     

中国人口流动网络时空演化及其对新冠疫情传播的影响

基于2020年1月1日至2月29日的手机信令数据构建全国尺度人口流动网络，研究了疫情-春节叠加影响下人群流动行为的时空演化规律，并实证检验了流动网络结构特征在疫情传播中的作用。研究结果表明：大流行对人口流动模式的破坏存在年龄和距离异质性，削弱了高层级城市在人口流动网络中的重要性，并重塑了城市间人口流动强度分布规律。各时间段流动网络度分布均呈现“低度饱和，高度截断”的幂律特征，不同年龄群体迁移模式的城市分异性揭示了不同层级城市居民工作压力存在分化，且分化趋势在年轻人群中更为显著。研究还发现，流动网络拓扑结构与当地疫情传播之间存在因果关联性，采用时间断点回归模型实证检验了流动网络度中心性、接近中心性和特征向量中心性3项结构特征在封控政策对当地疫情传播的影响中起到部分中介作用。本研究对深入理解人口流动网络结构特征在重大公共卫生事件传播中的影响具有重要的理论和实践意义。     

全球原木贸易网络结构及其危机传播的仿真分析

【目的】经济全球化的深入使得各国之间的贸易联系越来越紧密,一定程度上提升了政治、经济等危机在贸易网络中传播的速度和广度。分析全球原木贸易网络结构及其危机传播路径,有利于各国规避贸易风险,优化原木贸易结构。【方法】综合运用社会网络分析方法和靴襻渗流仿真模型,首先分析2018年全球原木贸易网络结构特征,然后仿真分析不同情境下各国发生贸易危机时对全球原木贸易网络的影响。【结果】全球原木贸易网络整体关系松散,局部关系紧密,不同国家的中心度有所不同,核心国家的“抱团”现象使得网络中“俱乐部”效应明显;不同国家发生贸易危机时对网络的影响总体上可分为“快而广”“快而窄”“慢而广”“慢而窄”4种类型。原木进口依赖型和出口依赖型国家在危机传播方面具有不同的特征,前者表现出较强的危机影响力。一国的危机影响力不仅取决于该国的网络结构,还与其贸易结构相关。靴襻渗流模型能够很好地模拟原木贸易网络中的危机传播过程,且不同阈值下,危机传播过程较为相似,但对网络的影响程度不同。通过2020年爆发的新冠肺炎疫情对原木贸易网络的影响分析可得,一国对原木贸易依赖程度越高,受危机影响的程度越大。【结论】各国应从全局的视角出发,着力构建更为稳定的贸易关系,不断降低对单一国家的原木贸易依赖,从而分散风险,优化全球原木贸易网络。     

新冠疫情新闻的情感倾向对金融市场的影响研究

本研究构建了新冠疫情新闻情感词典，对每日新冠疫情新闻情感指标进行了科学测度，在此基础上研究了疫情新闻情感倾向与金融市场收益率的动态关系，并对疫情发生前同平台发布的新闻进行了对照研究。研究表明，疫情新闻的情感倾向对金融市场的收益率存在影响，其中前一期的疫情新闻情感倾向对于当期股票和债券市场收益率的影响是正向的，但影响持续期较短，其中疫情新闻情感倾向对债市的影响在当期就出现，而疫情新闻情感倾向对股市的影响一般在第二期才出现。     

基于改进ConvNeXt的COVID-19胸部图像分类

针对新型冠状病毒感染胸部 X-ray 图像分类任务数据集样本过少,现有的两阶段分类器和三阶段分类器模型对高纬度的图像特征提取效果差,模型训练慢等问题,提出一种基于 ConvNeXt 卷积神经网络改进的分类任务算法 ConvNeXt-AT。 ConvNeXt-AT 分类模型首先通过在 ConvNeXt Block 层添加混合域注意力机制 CBAM 来提高图像特征提取能力,不仅考虑了通道间的信息交互能力还考虑到了空间域上像素间的联系,得到 ConvNeXt-AT 模型;然后针对 X-ray 图片常见的泊松噪声使用全变差正则化方法对数据集进行降噪处理;最后在 COVID-19 公开的大型数据集共 21165 张图片进行对比实验。 实验结果表明,在训练数据集充分的情况下,改进的 ConvNeXt-AT 模型相较于常用分类模型 ResNet-50、MobileNet、EfficientNet 以及原 ConvNeXt-T 在准确率上分别提升了 2%、2. 7%、2. 1%、1. 9%。 最后通过 Grad-CAM 显示类激活图的图像可视化方法证明改进方法是可行的,模型具有很好的鲁棒性。