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——大型学术专著《狂犬病》最新版新增的第二章
目前国际上关于狂犬病最权威最全面的大型学术专著《狂犬病的科学基础和管控(RABIES: SCIENTIFIC BASIS OF THE DISEASE AND ITS MANAGEMENT)》,简称《狂犬病(Rabies)》。该书被誉为有关狂犬病的百科全书。该书初版于2002年,第2版和第3版分别出版于2007年和2013年。其最新版(第4版)于2020年5月出版,共有22章,732页。与前一版相比,最新版新增了两章,体现了近十年来狂犬病研究领域的重要进展。
原书内容丰富,本博客在过去三年多的时间里曾陆续对此书的部分内容进行过译介。今天继续译介此书较旧版新增的两章之二:第20章-犬狂犬病毒传播动力学的建模。
本章目录:
1. 引言
1.1. 狂犬病毒传播动力学建模的历史
1.2. 犬狂犬病模型的主干(backbone)
1.3. 如何模拟狂犬病毒的传播?
2. 现有模型研究
2.1. 优点和局限性
3. 模型与数据之间的差距
3.1. 咬伤数据
3.2. 实验室确诊病例数据
3.3. 序列数据
3.4. 犬类种群和疫苗接种数据
4. 结论
第20章-犬狂犬病毒传播动力学的建模(Modeling)(10)
20.3. 模型与数据之间的差距(3)
The gap between models and data
20.3.3 序列数据(Sequence data )
序列数据可用于推断传播过程,特别是与流行病学数据相关联时((Bourhy et al., 2016; Brunker et al., 2015, 2018; Cori et al., 2018; Talbi et al., 2010; Zinsstag et al., 2017)。最近的研究表明,全基因组测序(WGS)对于了解犬狂犬病更精细的传播动态具有附加价值(Brunker et al., 2015, 2018),但尚未常规生成犬狂犬病的WGS。在狂犬病流行国家,测序能力甚至比一般实验室能力更有限,而将样品出口进行测序则成本高昂。便携式实时测序技术的进步可能有助于解决该领域的这些限制(ARTICnetwork, http://artic.network/index.html)。像MinION这样的便携式测序仪可以支持序列数据的快速生成和传播。采用其他样品类型的测序方法,如快速诊断测试和滤纸测试,也有助于克服现场样品收集和运输中的障碍(Lechenne et al., 2016)。生物信息学管道和序列的开放共享,例如为其他病毒性病原体开发的生物信息学管道和序列共享(Hadfield et al., 2018),可以极大地促进我们在区域和全球范围内了解狂犬病动态。一般来说,应该开发低成本、高通量的测序方法,以增加流行环境中代表性序列数据的及时可用性。
20.3.4. 犬类种群和疫苗接种数据(Dog population and vaccination data)
为了进一步了解宿主种群的分布、密度和连通性(connectivity)如何驱动传播,需要犬类种群的数据(Brunker et al., 2018)。对疫苗接种覆盖率和其他干预措施的估计有助于推断推动传播的机制和干预措施的影响,有助于预测不同控制策略下的未来结果(Zinsstag et al., 2017)。在大多数流行国家,收集的犬类种群系统数据有限。如果整合到更常规的人口普查或人口调查中(例如,人口与健康调查,https:// dhsprogram.com),在大多数狗都是有主人的情况下,挨家挨户了解关于狗的所有权和疫苗接种状况,可能是获得狗的群体数量数据的有效方法。然而,如果作为独立调查进行,这些调查可能需要大量资源,而且难以以具有代表性的方式执行,特别是在较偏远的农村地区。或者,将疫苗接种后覆盖率调查纳入疫苗接种运动已被证明是产生覆盖率和群体数量估计的一种具有成本效益的方法,并且只需要对接种过疫苗的狗进行临时标记(Gibson et al., 2015; Sambo et al., 2017; Tenzin et al., 2015)。由于覆盖率的空间异质性可能是推动疫苗接种运动成功的一个关键因素,因此,在开展疫苗接种运动的规模上进行这种覆盖率估计,对于了解狂犬病持续存在和消除的可能性至关重要。
(未完待续)
相关链接:
Anthony R. Fooks & Alan C. Jackson主编,《RABIES: SCIENTIFIC BASIS OF THE DISEASE AND ITS MANAGEMENT(狂犬病的科学基础和管控)》,简称《狂犬病(Rabies)》。该书最新版(第4版)共有22章,732页,由Elsevier Inc.旗下的学术出版社(Academic Press)出版。
Rabies - 4th Edition (elsevier.com)Rabies | ScienceDirect
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