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俄罗斯与中国口蹄疫疫情的综合监测与预警

俄罗斯与中国口蹄疫疫情的综合监测与预警

作     者:王剑英 

作者单位:上海大学 

学位级别:硕士

导师姓名:陈沁

授予年度:2019年

学科分类:090603[农学-临床兽医学] 09[农学] 0906[农学-兽医学] 

主      题:口蹄疫 时空聚类分析 蒙特卡罗模拟 谷歌趋势 机器学习 荧光探针-GO 

摘      要:口蹄疫(Foot-and-mouth disease,FMD)是一种高度传染的牲畜疾病,自然发病率和死亡率都很高,曾多次在世界范围内爆发流行,严重危害动物健康和农牧业生产。口蹄疫的已有报道多集中于病毒结构和检测方法,而疫情的爆发预测与风险评估常被忽略。鉴于此,本论文通过机器学习和风险评估法构建了俄罗斯口蹄疫的风险预警模型,从而预测俄罗斯口蹄疫的爆发并量化口蹄疫的风险;使用空间自相关、标准差椭圆等方法分析了俄罗斯、蒙古、中国口蹄疫爆发的聚集情况和传播特点,从而研究俄罗斯与其农畜产品贸易国之间口蹄疫爆发的相互影响。在此基础上,通过分析中国口蹄疫爆发分布的特点进一步研究俄罗斯口蹄疫疫情对中国疫情的影响。此外,以口蹄疫病毒VP1基因保守区序列为模板设计探针序列,构建了荧光探针-氧化石墨烯(Graphene Oxide,GO)检测法以加强海关口岸对于口蹄疫的早期检测,减少经济损失。本论文主要的研究内容及结论如下:1 俄罗斯口蹄疫疫情的爆发预测与风险评估根据2005~2014年俄罗斯口蹄疫实际爆发数和口蹄疫关键词谷歌趋势数的Pearson和Spearman相关性系数,采用Ranker变量筛选法结合62种分类器构建了俄罗斯口蹄疫的定性预测模型。结果显示变量数目为8和15构建的分类模型灵敏度、特异性和准确性都达到了60%以上。其中以Complement NaiveBayes为分类器构建的模型效果优于其他分类器,其灵敏度、特异性和准确率分别达到60.00%、72.00%和70.00%,表明该分类器构建的定性预测模型具有较好的预测能力,可应用于实际口蹄疫爆发的监测。在俄罗斯口蹄疫爆发定性预测模型的基础上,以俄罗斯监测区的活体牛为研究对象,通过五层风险路径(情景树)构建了口蹄疫疫情定量风险评估模型;以俄罗斯监测区口蹄疫防控措施为研究对象,通过疫病防御措施评分表构建了口蹄疫防控措施的半定量风险评估模型。经过10,000次蒙特卡罗模拟抽样后,定量风险评估模型输出结果显示俄罗斯监测区牛感染口蹄疫的概率为7.22×10-7(p)。从俄罗斯监测区出口牛中至少一例感染口蹄疫概率为0.0316(q)。俄罗斯每年出口的39530~50576头牛中预计感染口蹄疫的数量为0.0325头(e),表明俄监测区出口的牛依然存在携带口蹄疫的风险。半定量模型计算结果显示,俄罗斯口蹄疫防御系统存在一定风险,风险概率为1.84×10-5。基于联合国粮食及农业组织官网提供的2010~2018年中国、蒙古和俄罗斯口蹄疫的爆发数、爆发病例数以及爆发地理坐标,通过疫病流行性分析、空间自相关分析、热点分析以及标准差椭圆分析对中、蒙、俄三国口蹄疫的爆发进行时、空聚类分析以及传播特点的研究。结果显示9月为中、蒙、俄三国共同的口蹄疫爆发高峰月;三个国家口蹄疫爆发在空间上的聚集年份不一致,且热点分散,三国边境未出现显著的热点;此外,三国口蹄疫的传播方向为西北—东南传播,口蹄疫爆发的平均中心多位于中国,表明三个国家口蹄疫爆发虽然存在时间和空间上的集群模式,但相互之间并无显著的相关性且中国是三个国家中的口蹄疫爆发重疫区。2 中国口蹄疫疫情聚类分析与口蹄疫病毒的早期检测使用季节流行性分析,空间自相关分析等对2010~2018年中国口蹄疫的爆发进行了较为全面的时间、空间聚类分析并利用爆发区的标准差椭圆和平均中心移动轨迹判断疫病的整体传播趋势。结果显示中国口蹄疫疫情主要集中在每年的上半年,3月与5月是口蹄疫的高频爆发月;中国口蹄疫疫情在空间上存在显著的聚集分布,且西藏、宁夏等地是口蹄疫集中爆发的热点区域,中国边界线上基本不存在大范围的爆发热点,表明中国口蹄疫的爆发受本国内部如气候、温度等因素影响较多,受外部因素影响较少。此外,以口蹄疫病毒VP1基因保守区序列为靶标设计了探针序列,将靶标DNA修饰荧光基团后作为能量供体,氧化石墨烯作为能量受体,建立了口蹄疫的荧光探针-GO检测法。并将其与传统口蹄疫检测法SYBR Green Real-Time PCR进行比较以确定该方法的可行性。实验结果表明,与SYBR Green Real-Time PCR相比,荧光探针-GO检测法灵敏度更强(50 nM),步骤更简单,基本不存在假阳性,更适用于口岸口蹄疫病毒的快速检测。

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