基于甲流病毒突变度的疫情早期预警模型
本文选题:甲型流感 + HA蛋白质 ; 参考:《食品与生物技术学报》2017年05期
【摘要】:通过比较每年与其上一年报道的甲流病毒HA蛋白质序列之间的差异,构建了突变度的算法。对所选的1916~2014年HA蛋白质序列利用此算法计算出每年的突变度,观察到这4次大型流感爆发年份的突变度值都比相邻的年份要高,并且突变度值越大,流感的范围和影响就越大。结果表明这种方法建立的比较合理,效果不错。这对流感爆发的研究、预警和防御有着重要的意义。
[Abstract]:By comparing the differences between the HA protein sequences reported each year and the previous year, a mutation degree algorithm was constructed. The mutation degree of HA protein sequence selected from 1916 to 2014 was calculated by this algorithm. It was observed that the mutation degree of the four influenza outbreaks was higher than that of the adjacent years, and the larger the mutation value, the greater the range and impact of influenza. The results show that the method is reasonable and effective. This is of great significance for the study, early warning and prevention of influenza outbreaks.
【作者单位】: 江南大学理学院;
【基金】:国家自然科学基金项目(11271163)
【分类号】:R181.3;R511.7
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,本文编号:1925639
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