傳染病跨境傳播的溯源技術(shù)研究與應(yīng)用課題申報書一、封面內(nèi)容

傳染病跨境傳播的溯源技術(shù)研究與應(yīng)用課題申報書

項目名稱：傳染病跨境傳播的溯源技術(shù)研究與應(yīng)用

申請人姓名及聯(lián)系方式：張明，研究郵箱：zhangming@

所屬單位：國家傳染病防治研究院

申報日期：2023年10月26日

項目類別：應(yīng)用研究

二．項目摘要

傳染病跨境傳播已成為全球公共衛(wèi)生安全的重要挑戰(zhàn)，快速、精準(zhǔn)的溯源技術(shù)是防控疫情的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本項目旨在研發(fā)基于多組學(xué)和大數(shù)據(jù)分析的傳染病跨境傳播溯源技術(shù)體系，并構(gòu)建實時監(jiān)測與預(yù)警平臺。項目核心內(nèi)容包括：一是建立整合病原體基因組、宿主基因、環(huán)境因子等多維度數(shù)據(jù)的溯源模型，通過機器學(xué)習(xí)算法識別傳播路徑和風(fēng)險源；二是研發(fā)基于高通量測序和生物信息學(xué)的病原體快速鑒定技術(shù)，縮短樣本檢測時間至24小時內(nèi)；三是構(gòu)建跨境傳染病傳播動力學(xué)仿真系統(tǒng)，模擬不同防控策略下的疫情擴散模式，為決策提供科學(xué)依據(jù)。研究方法將結(jié)合病例追蹤、空間統(tǒng)計學(xué)和社交網(wǎng)絡(luò)分析，以非洲豬瘟和埃博拉病毒為試點進行實證研究。預(yù)期成果包括一套完整的溯源技術(shù)規(guī)范、一個可推廣的監(jiān)測平臺原型，以及3-5篇高水平學(xué)術(shù)論文。本項目的實施將顯著提升我國傳染病跨境防控能力，為全球公共衛(wèi)生治理提供技術(shù)支撐，具有重大現(xiàn)實意義和應(yīng)用價值。

三.項目背景與研究意義

傳染病跨境傳播已成為全球公共衛(wèi)生安全面臨的嚴峻挑戰(zhàn)，其復(fù)雜性和突發(fā)性對各國乃至全球的疫情防控體系提出了極高要求。近年來，隨著全球化進程的加速和人員、物資跨境流動的日益頻繁，傳染病跨境傳播的風(fēng)險顯著增加。從SARS、H1N1到埃博拉、COVID-19等重大疫情的爆發(fā)和蔓延，均凸顯了跨境傳染病防控的緊迫性和重要性。然而，當(dāng)前全球傳染病溯源技術(shù)仍存在諸多瓶頸，制約了防控措施的精準(zhǔn)性和時效性。

當(dāng)前，傳染病跨境傳播溯源研究主要面臨以下問題：一是溯源技術(shù)手段相對單一，多依賴于傳統(tǒng)的流行病學(xué)和實驗室檢測，難以應(yīng)對復(fù)雜傳播路徑和混合感染場景；二是數(shù)據(jù)整合與分析能力不足，病原體基因組、宿主信息、環(huán)境數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)尚未形成有效整合，難以全面揭示傳播規(guī)律；三是跨境合作機制不健全，各國在數(shù)據(jù)共享、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)等方面存在壁壘，影響了溯源效率；四是實時監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)缺失，難以對潛在風(fēng)險進行早期識別和干預(yù)。這些問題導(dǎo)致溯源工作往往滯后于疫情擴散，防控措施缺乏針對性，資源投入效率低下。

開展傳染病跨境傳播溯源技術(shù)研究具有極其重要的必要性。首先，精準(zhǔn)溯源是切斷傳播鏈條的關(guān)鍵。通過快速鎖定傳染源和傳播路徑，可以及時采取隔離、封鎖等精準(zhǔn)防控措施，最大限度減少疫情擴散。其次，溯源技術(shù)有助于評估防控策略效果，為優(yōu)化防控措施提供科學(xué)依據(jù)。例如，通過對比不同區(qū)域、不同時間的傳播模式，可以驗證防控措施的有效性，并指導(dǎo)后續(xù)調(diào)整。此外，溯源研究還能為疫苗研發(fā)和藥物開發(fā)提供方向，通過分析病原體變異規(guī)律，可以預(yù)測其進化趨勢，指導(dǎo)疫苗靶點選擇和藥物設(shè)計。

本項目研究的社會價值主要體現(xiàn)在提升公共衛(wèi)生應(yīng)急能力。傳染病跨境傳播不僅威脅人類健康，還可能引發(fā)社會恐慌和經(jīng)濟衰退。通過研發(fā)先進溯源技術(shù)，可以有效遏制疫情跨境傳播，維護社會穩(wěn)定，保障人民生命安全。同時，本項目將促進全球公共衛(wèi)生合作，通過建立跨境數(shù)據(jù)共享機制和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，推動全球疫情信息透明化，為構(gòu)建人類衛(wèi)生健康共同體貢獻力量。

本項目的經(jīng)濟價值在于降低疫情經(jīng)濟損失。傳染病跨境傳播會導(dǎo)致國際旅行受限、貿(mào)易中斷、生產(chǎn)停滯等經(jīng)濟活動受阻。精準(zhǔn)溯源可以快速控制疫情，減少封鎖和隔離措施的實施范圍和時間，從而降低經(jīng)濟損失。此外，溯源技術(shù)的研究和應(yīng)用還將帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，如生物信息學(xué)、大數(shù)據(jù)、等，為經(jīng)濟增長注入新動能。

在學(xué)術(shù)價值方面，本項目將推動傳染病溯源領(lǐng)域的理論創(chuàng)新和技術(shù)突破。通過整合多組學(xué)和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，可以建立更加科學(xué)、系統(tǒng)的溯源模型，為傳染病傳播動力學(xué)研究提供新方法。同時，本項目還將促進跨學(xué)科交叉融合，推動醫(yī)學(xué)、生物學(xué)、信息科學(xué)等領(lǐng)域的協(xié)同發(fā)展，培養(yǎng)復(fù)合型人才。此外，研究成果的發(fā)表和學(xué)術(shù)交流將提升我國在傳染病溯源領(lǐng)域的國際影響力，為相關(guān)學(xué)科發(fā)展提供重要參考。

四.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

傳染病跨境傳播的溯源技術(shù)研究是近年來全球公共衛(wèi)生領(lǐng)域的研究熱點，國內(nèi)外學(xué)者在病原體鑒定、傳播路徑分析、風(fēng)險預(yù)測等方面取得了顯著進展?？傮w而言，國際社會在該領(lǐng)域的研究起步較早，技術(shù)手段相對成熟，而我國雖然近年來發(fā)展迅速，但在部分核心技術(shù)領(lǐng)域與發(fā)達國家仍存在一定差距。

在病原體鑒定方面，國際研究主要聚焦于高通量測序技術(shù)和生物信息學(xué)分析方法的開發(fā)與應(yīng)用。例如，美國國立衛(wèi)生研究院（NIH）開發(fā)的宏基因組測序技術(shù)已能夠快速鑒定未知病原體，其在COVID-19疫情中的成功應(yīng)用展示了該技術(shù)的巨大潛力。歐洲分子生物學(xué)實驗室（EMBL）則致力于建立病原體基因組數(shù)據(jù)庫，通過比較分析實現(xiàn)快速溯源。國內(nèi)學(xué)者在這一領(lǐng)域也取得了重要突破，例如中國疾病預(yù)防控制中心（CDC）研發(fā)的基于高通量測序的病原體鑒定技術(shù)，在非洲豬瘟和H7N9流感等疫情的防控中發(fā)揮了重要作用。然而，當(dāng)前存在的問題是，不同實驗室之間的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)格式尚未統(tǒng)一，影響了溯源結(jié)果的互認度和準(zhǔn)確性。

在傳播路徑分析方面，國際研究主要利用流行病學(xué)和空間統(tǒng)計學(xué)方法構(gòu)建傳播模型。世界衛(wèi)生（WHO）開發(fā)的EpiCore模型能夠基于病例數(shù)據(jù)模擬傳染病傳播路徑，其在麻疹、埃博拉等疫情的溯源中得到了應(yīng)用。美國約翰霍普金斯大學(xué)則利用地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)構(gòu)建了傳染病傳播可視化平臺，實現(xiàn)了實時追蹤和風(fēng)險評估。國內(nèi)學(xué)者在這一領(lǐng)域的研究也日益深入，例如北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院開發(fā)的基于社會網(wǎng)絡(luò)分析的傳播模型，在COVID-19疫情期間為制定防控策略提供了重要支持。然而，當(dāng)前存在的問題是，現(xiàn)有模型大多基于靜態(tài)數(shù)據(jù)，難以動態(tài)反映傳播過程中的復(fù)雜因素，如人群流動、環(huán)境變化等。

在風(fēng)險預(yù)測方面，國際研究主要利用機器學(xué)習(xí)和技術(shù)建立預(yù)測模型。美國疾病控制與預(yù)防中心（CDC）開發(fā)的InfluenzaRisk模型能夠基于多種數(shù)據(jù)源預(yù)測流感傳播風(fēng)險，其在季節(jié)性流感防控中發(fā)揮了重要作用。英國倫敦帝國理工學(xué)院則利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建了傳染病爆發(fā)預(yù)測系統(tǒng)，實現(xiàn)了早期預(yù)警。國內(nèi)學(xué)者在這一領(lǐng)域的研究也取得了一定進展，例如清華大學(xué)開發(fā)的基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳染病預(yù)測模型，在COVID-19疫情期間為防控決策提供了參考。然而，當(dāng)前存在的問題是，現(xiàn)有模型的預(yù)測精度仍有待提高，尤其是在面對新型傳染病時，其預(yù)測能力受到限制。

在跨境合作方面，國際社會已建立了多個傳染病信息共享機制，如WHO的全球傳染病預(yù)警和反應(yīng)系統(tǒng)（GIRAS）和世界動物衛(wèi)生（WOAH）的全球動物衛(wèi)生信息系統(tǒng)。然而，這些機制在數(shù)據(jù)共享、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)等方面仍存在諸多障礙，影響了溯源效率。國內(nèi)在這一領(lǐng)域的參與度不斷提高，積極參與GIRAS和WOAH等國際機制，并建立了與多個國家的雙邊合作機制。但總體而言，我國在跨境合作方面仍處于被動地位，缺乏主動權(quán)和話語權(quán)。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

本項目旨在研發(fā)一套基于多組學(xué)和大數(shù)據(jù)分析的傳染病跨境傳播溯源技術(shù)體系，并構(gòu)建實時監(jiān)測與預(yù)警平臺，以提升我國及全球應(yīng)對傳染病跨境傳播的能力。研究目標(biāo)設(shè)定為：1）建立整合病原體基因組、宿主基因、環(huán)境因子等多維度數(shù)據(jù)的溯源模型，實現(xiàn)傳染病傳播路徑的精準(zhǔn)識別；2）研發(fā)基于高通量測序和生物信息學(xué)的病原體快速鑒定技術(shù)，縮短樣本檢測時間至24小時內(nèi)；3）構(gòu)建跨境傳染病傳播動力學(xué)仿真系統(tǒng)，模擬不同防控策略下的疫情擴散模式，為決策提供科學(xué)依據(jù)；4）開發(fā)可推廣的監(jiān)測平臺原型，實現(xiàn)跨境傳染病信息的實時共享與智能分析。

為實現(xiàn)上述目標(biāo)，本項目將開展以下研究內(nèi)容：

1.多維度數(shù)據(jù)整合與溯源模型構(gòu)建研究

具體研究問題：如何有效整合病原體基因組、宿主基因、環(huán)境因子等多維度數(shù)據(jù)，建立精準(zhǔn)的傳染病跨境傳播溯源模型？

假設(shè)：通過整合多源數(shù)據(jù)并利用機器學(xué)習(xí)算法，可以構(gòu)建一個能夠準(zhǔn)確識別傳播路徑和風(fēng)險源的溯源模型。

研究內(nèi)容：首先，收集并整理近年來發(fā)生的典型跨境傳染?。ㄈ绶侵挢i瘟、埃博拉病毒）的病原體基因組、宿主基因、環(huán)境因子等多維度數(shù)據(jù)。其次，開發(fā)數(shù)據(jù)預(yù)處理算法，解決數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一、質(zhì)量參差不齊等問題。然后，利用特征選擇和降維技術(shù)，篩選出對溯源具有重要影響力的關(guān)鍵特征。接著，基于支持向量機（SVM）、隨機森林（RandomForest）等機器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建傳染病跨境傳播溯源模型。最后，通過交叉驗證和實際病例驗證，評估模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。

2.基于高通量測序和生物信息學(xué)的病原體快速鑒定技術(shù)研究

具體研究問題：如何利用高通量測序和生物信息學(xué)技術(shù)，實現(xiàn)病原體的快速鑒定？

假設(shè)：通過優(yōu)化高通量測序流程和開發(fā)高效的生物信息學(xué)分析工具，可以實現(xiàn)對病原體的24小時內(nèi)快速鑒定。

研究內(nèi)容：首先，優(yōu)化高通量測序流程，提高測序通量和數(shù)據(jù)質(zhì)量。其次，開發(fā)病原體鑒定生物信息學(xué)分析工具，包括序列比對、基因注釋、變異分析等功能模塊。然后，建立病原體數(shù)據(jù)庫，收錄常見傳染病病原體的基因組信息。接著，開發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的病原體鑒定模型，提高鑒定效率和準(zhǔn)確性。最后，通過實驗室驗證和臨床應(yīng)用，評估該技術(shù)的實用性和可靠性。

3.跨境傳染病傳播動力學(xué)仿真系統(tǒng)構(gòu)建研究

具體研究問題：如何構(gòu)建一個能夠模擬不同防控策略下疫情擴散模式的跨境傳染病傳播動力學(xué)仿真系統(tǒng)？

假設(shè)：通過整合傳染病傳播動力學(xué)模型和機器學(xué)習(xí)算法，可以構(gòu)建一個能夠模擬不同防控策略下疫情擴散模式的仿真系統(tǒng)。

研究內(nèi)容：首先，收集并整理近年來發(fā)生的典型跨境傳染病傳播數(shù)據(jù)，包括病例分布、人群流動、防控措施等信息。其次，基于susceptible-exposed-infectious-recovered（SEIR）模型，構(gòu)建傳染病傳播動力學(xué)模型。然后，利用機器學(xué)習(xí)算法，對模型參數(shù)進行優(yōu)化，提高模型的擬合精度。接著，開發(fā)仿真系統(tǒng)，實現(xiàn)不同防控策略下疫情擴散模式的模擬。最后，通過敏感性分析和情景模擬，評估不同防控策略的效果，為防控決策提供科學(xué)依據(jù)。

4.可推廣的監(jiān)測平臺原型開發(fā)研究

具體研究問題：如何開發(fā)一個可推廣的監(jiān)測平臺，實現(xiàn)跨境傳染病信息的實時共享與智能分析？

假設(shè)：通過整合大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計算技術(shù)和技術(shù)，可以開發(fā)一個可推廣的監(jiān)測平臺，實現(xiàn)跨境傳染病信息的實時共享與智能分析。

研究內(nèi)容：首先，設(shè)計監(jiān)測平臺架構(gòu)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊、數(shù)據(jù)分析模塊和數(shù)據(jù)展示模塊。其次，開發(fā)數(shù)據(jù)采集接口，實現(xiàn)跨境傳染病信息的實時采集。然后，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，對采集到的數(shù)據(jù)進行存儲和管理。接著，開發(fā)數(shù)據(jù)分析模塊，利用機器學(xué)習(xí)和技術(shù)，對傳染病傳播趨勢進行智能分析。最后，開發(fā)數(shù)據(jù)展示模塊，以可視化方式展示傳染病傳播趨勢和風(fēng)險區(qū)域。

六.研究方法與技術(shù)路線

本項目將采用多學(xué)科交叉的研究方法，結(jié)合分子生物學(xué)、流行病學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算機科學(xué)等技術(shù)手段，系統(tǒng)研發(fā)傳染病跨境傳播的溯源技術(shù)體系。研究方法主要包括多組學(xué)數(shù)據(jù)整合分析、高通量測序技術(shù)、機器學(xué)習(xí)算法、空間統(tǒng)計學(xué)、傳染病動力學(xué)模型模擬和軟件開發(fā)等。實驗設(shè)計將圍繞典型跨境傳染?。ㄈ绶侵挢i瘟、埃博拉病毒）展開，通過理論建模、數(shù)據(jù)分析、實驗驗證和系統(tǒng)集成等關(guān)鍵步驟，實現(xiàn)研究目標(biāo)。

1.研究方法與實驗設(shè)計

1.1多組學(xué)數(shù)據(jù)整合分析

采用高通量測序技術(shù)獲取病原體基因組、宿主基因、環(huán)境因子等多維度數(shù)據(jù)，利用生物信息學(xué)方法進行數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取和降維，結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建溯源模型。具體方法包括：

*基因組數(shù)據(jù)：采用Illumina測序平臺進行病原體基因組測序，利用SPAdes、MegaHIT等軟件進行序列組裝，利用BLAST、MAFFT等軟件進行序列比對，利用GATK、FreeBayes等軟件進行變異檢測。

*宿主基因數(shù)據(jù)：采用基因芯片或高通量測序技術(shù)獲取宿主基因表達譜，利用R語言進行差異表達分析，篩選出與傳染病傳播相關(guān)的關(guān)鍵基因。

*環(huán)境因子數(shù)據(jù)：收集環(huán)境樣本（如土壤、水、空氣）中的病原體殘留數(shù)據(jù)，利用PCR或qPCR技術(shù)進行檢測，結(jié)合地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)進行空間分析。

*數(shù)據(jù)整合：利用多維度數(shù)據(jù)融合技術(shù)，將基因組數(shù)據(jù)、宿主基因數(shù)據(jù)、環(huán)境因子數(shù)據(jù)整合到一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺，利用主成分分析（PCA）、t-SNE等降維技術(shù)，篩選出對溯源具有重要影響力的關(guān)鍵特征。

*溯源模型構(gòu)建：基于支持向量機（SVM）、隨機森林（RandomForest）等機器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建傳染病跨境傳播溯源模型。利用交叉驗證和實際病例驗證，評估模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。

1.2高通量測序技術(shù)

采用Illumina測序平臺進行病原體基因組測序，優(yōu)化測序流程，提高測序通量和數(shù)據(jù)質(zhì)量。具體方法包括：

*樣本制備：采用標(biāo)準(zhǔn)化的樣本制備流程，包括核酸提取、文庫構(gòu)建、質(zhì)檢等步驟。

*測序運行：在Illumina測序平臺上進行高通量測序，生成大量的序列數(shù)據(jù)。

*數(shù)據(jù)分析：利用生物信息學(xué)方法進行數(shù)據(jù)處理，包括序列比對、基因注釋、變異分析等。

1.3機器學(xué)習(xí)算法

利用機器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建傳染病跨境傳播溯源模型，具體方法包括：

*特征選擇：采用Lasso回歸、遞歸特征消除（RFE）等方法，篩選出對溯源具有重要影響力的關(guān)鍵特征。

*模型構(gòu)建：基于支持向量機（SVM）、隨機森林（RandomForest）、深度學(xué)習(xí)等機器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建傳染病跨境傳播溯源模型。

*模型評估：利用交叉驗證和實際病例驗證，評估模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。

1.4空間統(tǒng)計學(xué)

利用空間統(tǒng)計學(xué)方法分析傳染病傳播的空間模式，具體方法包括：

*空間自相關(guān)分析：采用Moran'sI指數(shù)，分析傳染病傳播的空間自相關(guān)性。

*聚類分析：采用K-means聚類、DBSCAN等聚類算法，識別傳染病傳播的高風(fēng)險區(qū)域。

*空間回歸分析：采用地理加權(quán)回歸（GWR）等方法，分析空間因素對傳染病傳播的影響。

1.5傳染病動力學(xué)模型模擬

基于SEIR模型，構(gòu)建傳染病傳播動力學(xué)模型，模擬不同防控策略下的疫情擴散模式，具體方法包括：

*模型構(gòu)建：基于SEIR模型，構(gòu)建傳染病傳播動力學(xué)模型，包括易感者（S）、暴露者（E）、感染者（I）、康復(fù)者（R）四個狀態(tài)。

*參數(shù)估計：利用最大似然估計（MLE）等方法，估計模型參數(shù)。

*模擬分析：模擬不同防控策略下的疫情擴散模式，評估不同防控策略的效果。

1.6軟件開發(fā)

開發(fā)可推廣的監(jiān)測平臺原型，實現(xiàn)跨境傳染病信息的實時共享與智能分析，具體方法包括：

*平臺架構(gòu)設(shè)計：設(shè)計監(jiān)測平臺架構(gòu)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊、數(shù)據(jù)分析模塊和數(shù)據(jù)展示模塊。

*數(shù)據(jù)采集接口開發(fā)：開發(fā)數(shù)據(jù)采集接口，實現(xiàn)跨境傳染病信息的實時采集。

*數(shù)據(jù)存儲與管理：利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，對采集到的數(shù)據(jù)進行存儲和管理。

*數(shù)據(jù)分析模塊開發(fā)：利用機器學(xué)習(xí)和技術(shù)，對傳染病傳播趨勢進行智能分析。

*數(shù)據(jù)展示模塊開發(fā)：開發(fā)數(shù)據(jù)展示模塊，以可視化方式展示傳染病傳播趨勢和風(fēng)險區(qū)域。

2.技術(shù)路線

本項目的技術(shù)路線分為以下幾個關(guān)鍵步驟：

2.1數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理

收集近年來發(fā)生的典型跨境傳染?。ㄈ绶侵挢i瘟、埃博拉病毒）的病原體基因組、宿主基因、環(huán)境因子等多維度數(shù)據(jù)。利用生物信息學(xué)方法進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，解決數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一、質(zhì)量參差不齊等問題。具體步驟包括：

*數(shù)據(jù)收集：從實驗室數(shù)據(jù)庫、公共衛(wèi)生機構(gòu)、環(huán)境監(jiān)測機構(gòu)等渠道收集病原體基因組、宿主基因、環(huán)境因子等多維度數(shù)據(jù)。

*數(shù)據(jù)清洗：利用數(shù)據(jù)清洗技術(shù)，去除錯誤數(shù)據(jù)、缺失數(shù)據(jù)和重復(fù)數(shù)據(jù)。

*數(shù)據(jù)整合：利用多維度數(shù)據(jù)融合技術(shù)，將基因組數(shù)據(jù)、宿主基因數(shù)據(jù)、環(huán)境因子數(shù)據(jù)整合到一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺。

2.2特征提取與降維

利用主成分分析（PCA）、t-SNE等降維技術(shù)，篩選出對溯源具有重要影響力的關(guān)鍵特征。具體步驟包括：

*特征提取：利用生物信息學(xué)方法，提取病原體基因組、宿主基因、環(huán)境因子等特征。

*特征選擇：利用Lasso回歸、遞歸特征消除（RFE）等方法，篩選出對溯源具有重要影響力的關(guān)鍵特征。

*降維：利用PCA、t-SNE等降維技術(shù)，降低數(shù)據(jù)維度，提高模型效率。

2.3溯源模型構(gòu)建與驗證

基于支持向量機（SVM）、隨機森林（RandomForest）、深度學(xué)習(xí)等機器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建傳染病跨境傳播溯源模型。利用交叉驗證和實際病例驗證，評估模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。具體步驟包括：

*模型構(gòu)建：基于機器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建傳染病跨境傳播溯源模型。

*模型訓(xùn)練：利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對模型進行訓(xùn)練。

*模型驗證：利用測試數(shù)據(jù)，對模型進行驗證。

*模型評估：利用交叉驗證和實際病例驗證，評估模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。

2.4高通量測序技術(shù)優(yōu)化與病原體快速鑒定

優(yōu)化高通量測序流程，提高測序通量和數(shù)據(jù)質(zhì)量。開發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的病原體鑒定模型，提高鑒定效率和準(zhǔn)確性。具體步驟包括：

*測序流程優(yōu)化：優(yōu)化樣本制備、文庫構(gòu)建、測序運行等步驟，提高測序通量和數(shù)據(jù)質(zhì)量。

*數(shù)據(jù)分析：利用生物信息學(xué)方法，對測序數(shù)據(jù)進行處理和分析。

*模型開發(fā)：開發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的病原體鑒定模型，提高鑒定效率和準(zhǔn)確性。

2.5傳染病傳播動力學(xué)模型構(gòu)建與模擬

基于SEIR模型，構(gòu)建傳染病傳播動力學(xué)模型，模擬不同防控策略下的疫情擴散模式。具體步驟包括：

*模型構(gòu)建：基于SEIR模型，構(gòu)建傳染病傳播動力學(xué)模型。

*參數(shù)估計：利用最大似然估計（MLE）等方法，估計模型參數(shù)。

*模擬分析：模擬不同防控策略下的疫情擴散模式，評估不同防控策略的效果。

2.6監(jiān)測平臺原型開發(fā)與應(yīng)用

開發(fā)可推廣的監(jiān)測平臺原型，實現(xiàn)跨境傳染病信息的實時共享與智能分析。具體步驟包括：

*平臺架構(gòu)設(shè)計：設(shè)計監(jiān)測平臺架構(gòu)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊、數(shù)據(jù)分析模塊和數(shù)據(jù)展示模塊。

*數(shù)據(jù)采集接口開發(fā)：開發(fā)數(shù)據(jù)采集接口，實現(xiàn)跨境傳染病信息的實時采集。

*數(shù)據(jù)存儲與管理：利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，對采集到的數(shù)據(jù)進行存儲和管理。

*數(shù)據(jù)分析模塊開發(fā)：利用機器學(xué)習(xí)和技術(shù)，對傳染病傳播趨勢進行智能分析。

*數(shù)據(jù)展示模塊開發(fā)：開發(fā)數(shù)據(jù)展示模塊，以可視化方式展示傳染病傳播趨勢和風(fēng)險區(qū)域。

*平臺應(yīng)用：在實際疫情中應(yīng)用監(jiān)測平臺，驗證其效果和實用性。

七．創(chuàng)新點

本項目在傳染病跨境傳播溯源技術(shù)領(lǐng)域，旨在突破現(xiàn)有研究瓶頸，實現(xiàn)理論、方法與應(yīng)用上的多重創(chuàng)新，為全球公共衛(wèi)生安全提供更強大的科技支撐。主要創(chuàng)新點體現(xiàn)在以下幾個方面：

1.多維度數(shù)據(jù)深度融合的理論創(chuàng)新

現(xiàn)有溯源研究多聚焦于單一維度數(shù)據(jù)，如病原體基因組或病例時空信息，缺乏對病原體、宿主、媒介、環(huán)境等多維度數(shù)據(jù)的系統(tǒng)整合與分析。本項目提出的創(chuàng)新點在于構(gòu)建一個整合病原體基因組、宿主基因、環(huán)境因子、媒介信息、人群流動等多維度數(shù)據(jù)的理論框架。通過多源數(shù)據(jù)的深度融合，能夠更全面、準(zhǔn)確地揭示傳染病跨境傳播的復(fù)雜機制，突破單一維度數(shù)據(jù)分析的局限性。具體而言，本項目將利用多變量統(tǒng)計分析、網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)等方法，探索不同維度數(shù)據(jù)之間的相互作用關(guān)系，建立傳染病跨境傳播的多因素綜合溯源模型。這一理論創(chuàng)新將顯著提升溯源分析的深度和廣度，為精準(zhǔn)防控提供更可靠的科學(xué)依據(jù)。

2.基于深度學(xué)習(xí)的病原體快速鑒定技術(shù)創(chuàng)新

傳統(tǒng)的病原體鑒定方法主要依賴于實驗室檢測和生物信息學(xué)分析，存在檢測周期長、通量低、耗時等問題，難以滿足快速響應(yīng)疫情的需求。本項目提出的創(chuàng)新點在于研發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的算法，實現(xiàn)病原體的快速、準(zhǔn)確鑒定。通過訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，可以自動識別病原體基因組中的關(guān)鍵特征，并實現(xiàn)對病原體的快速分類和鑒定。具體而言，本項目將利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等深度學(xué)習(xí)模型，構(gòu)建病原體快速鑒定系統(tǒng)，實現(xiàn)病原體的24小時內(nèi)快速鑒定。這一技術(shù)創(chuàng)新將顯著提高病原體鑒定的效率和準(zhǔn)確性，為疫情防控爭取寶貴時間。

3.跨境傳染病傳播動力學(xué)仿真系統(tǒng)的技術(shù)創(chuàng)新

現(xiàn)有的傳染病傳播動力學(xué)模型多基于局部數(shù)據(jù)，缺乏對跨境傳播的全面模擬和分析。本項目提出的創(chuàng)新點在于構(gòu)建一個基于跨境傳染病傳播動力學(xué)模型的仿真系統(tǒng)，模擬不同防控策略下的疫情擴散模式。通過整合多源數(shù)據(jù)，該仿真系統(tǒng)可以更準(zhǔn)確地預(yù)測疫情擴散趨勢，為防控決策提供科學(xué)依據(jù)。具體而言，本項目將利用地理信息系統(tǒng)（GIS）、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論等方法，構(gòu)建跨境傳染病傳播動力學(xué)模型，并開發(fā)仿真系統(tǒng)，模擬不同防控策略下的疫情擴散模式。這一技術(shù)創(chuàng)新將顯著提升傳染病跨境傳播的預(yù)測能力，為防控決策提供更科學(xué)的指導(dǎo)。

4.可推廣的監(jiān)測平臺原型開發(fā)的技術(shù)創(chuàng)新

現(xiàn)有的傳染病監(jiān)測系統(tǒng)多針對單一國家或地區(qū)，缺乏跨境傳染病信息的實時共享與智能分析平臺。本項目提出的創(chuàng)新點在于開發(fā)一個可推廣的監(jiān)測平臺原型，實現(xiàn)跨境傳染病信息的實時共享與智能分析。通過整合大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計算技術(shù)和技術(shù)，該平臺可以實現(xiàn)跨境傳染病信息的實時采集、存儲、分析和展示，為全球公共衛(wèi)生安全提供實時、全面的信息支持。具體而言，本項目將開發(fā)一個基于微服務(wù)架構(gòu)的監(jiān)測平臺，實現(xiàn)跨境傳染病信息的實時采集、存儲、分析和展示，并提供數(shù)據(jù)可視化、智能預(yù)警等功能。這一技術(shù)創(chuàng)新將顯著提升跨境傳染病監(jiān)測的效率和效果，為全球公共衛(wèi)生安全提供更強大的科技支撐。

5.跨境合作機制的技術(shù)創(chuàng)新

傳染病跨境傳播的溯源和防控需要各國之間的密切合作，但目前缺乏有效的跨境合作機制。本項目提出的創(chuàng)新點在于建立一套跨境合作機制，實現(xiàn)跨境傳染病信息的實時共享與協(xié)同防控。通過建立跨境合作機制，可以促進各國之間的信息共享、技術(shù)交流和資源共享，提高全球傳染病防控能力。具體而言，本項目將建立一套跨境合作機制，包括數(shù)據(jù)共享協(xié)議、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、合作平臺等，促進各國之間的信息共享、技術(shù)交流和資源共享。這一技術(shù)創(chuàng)新將顯著提升全球傳染病防控能力，為構(gòu)建人類衛(wèi)生健康共同體貢獻力量。

綜上所述，本項目在理論、方法與應(yīng)用上均具有顯著的創(chuàng)新性，將為傳染病跨境傳播的溯源和防控提供新的思路和技術(shù)手段，具有重要的學(xué)術(shù)價值和社會意義。

八．預(yù)期成果

本項目旨在研發(fā)一套基于多組學(xué)和大數(shù)據(jù)分析的傳染病跨境傳播溯源技術(shù)體系，并構(gòu)建實時監(jiān)測與預(yù)警平臺，預(yù)期在理論貢獻和實踐應(yīng)用價值兩方面均取得顯著成果。

1.理論貢獻

1.1溯源理論的創(chuàng)新與發(fā)展

本項目通過整合病原體基因組、宿主基因、環(huán)境因子等多維度數(shù)據(jù)，構(gòu)建傳染病跨境傳播的多因素綜合溯源模型，將推動溯源理論從單一維度分析向多維度綜合分析的轉(zhuǎn)變。這一理論創(chuàng)新將深化對傳染病跨境傳播復(fù)雜機制的認識，為構(gòu)建更科學(xué)的溯源理論體系提供重要支撐。此外，本項目還將結(jié)合機器學(xué)習(xí)和算法，探索新的溯源方法，為溯源理論的未來發(fā)展指明方向。

1.2傳染病傳播動力學(xué)理論的完善

本項目通過構(gòu)建基于跨境傳染病傳播動力學(xué)模型的仿真系統(tǒng)，模擬不同防控策略下的疫情擴散模式，將完善傳染病傳播動力學(xué)理論，特別是在跨境傳播場景下的應(yīng)用。這一理論成果將為傳染病防控提供更科學(xué)的理論依據(jù)，推動傳染病傳播動力學(xué)理論的進一步發(fā)展。

1.3跨境合作機制理論的構(gòu)建

本項目通過建立跨境合作機制，實現(xiàn)跨境傳染病信息的實時共享與協(xié)同防控，將推動跨境合作機制理論的構(gòu)建。這一理論成果將為全球公共衛(wèi)生合作提供新的思路和方法，促進全球傳染病防控能力的提升。

2.實踐應(yīng)用價值

2.1傳染病跨境傳播溯源技術(shù)的應(yīng)用

本項目研發(fā)的傳染病跨境傳播溯源技術(shù)體系，將顯著提高溯源效率和準(zhǔn)確性，為傳染病防控提供有力支撐。具體應(yīng)用包括：

*快速鎖定傳染源和傳播路徑，及時采取隔離、封鎖等精準(zhǔn)防控措施，最大限度減少疫情擴散。

*評估防控策略效果，為優(yōu)化防控措施提供科學(xué)依據(jù)。例如，通過對比不同區(qū)域、不同時間的傳播模式，可以驗證防控措施的有效性，并指導(dǎo)后續(xù)調(diào)整。

*為疫苗研發(fā)和藥物開發(fā)提供方向。通過分析病原體變異規(guī)律，可以預(yù)測其進化趨勢，指導(dǎo)疫苗靶點選擇和藥物設(shè)計。

*提升我國及全球應(yīng)對傳染病跨境傳播的能力，維護社會穩(wěn)定，保障人民生命安全。

2.2跨境傳染病監(jiān)測平臺的推廣應(yīng)用

本項目開發(fā)的可推廣的監(jiān)測平臺原型，將實現(xiàn)跨境傳染病信息的實時共享與智能分析，為全球公共衛(wèi)生安全提供實時、全面的信息支持。具體應(yīng)用包括：

*實時監(jiān)測跨境傳染病傳播動態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)疫情風(fēng)險，為防控決策提供科學(xué)依據(jù)。

*促進各國之間的信息共享、技術(shù)交流和資源共享，提高全球傳染病防控能力。

*推動全球傳染病監(jiān)測體系的完善，為構(gòu)建人類衛(wèi)生健康共同體貢獻力量。

2.3傳染病防控能力的提升

本項目的實施將顯著提升我國及全球應(yīng)對傳染病跨境傳播的能力，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

*提高傳染病防控的效率和效果，減少疫情造成的損失。

*增強公眾對傳染病的認識和防范意識，提高公眾的健康素養(yǎng)。

*推動傳染病防控產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，為經(jīng)濟增長注入新動能。

2.4學(xué)術(shù)成果的產(chǎn)出

本項目預(yù)期發(fā)表3-5篇高水平學(xué)術(shù)論文，參加國際學(xué)術(shù)會議，并與國內(nèi)外同行進行學(xué)術(shù)交流，提升我國在傳染病溯源領(lǐng)域的國際影響力。同時，本項目還將培養(yǎng)一批復(fù)合型人才，為傳染病防控領(lǐng)域的人才隊伍建設(shè)提供有力支撐。

綜上所述，本項目預(yù)期取得一系列重要的理論成果和實踐應(yīng)用價值，為傳染病跨境傳播的溯源和防控提供新的思路和技術(shù)手段，具有重要的學(xué)術(shù)價值和社會意義。

九.項目實施計劃

本項目實施周期為三年，分為四個主要階段：準(zhǔn)備階段、研究階段、集成階段和應(yīng)用驗證階段。每個階段均有明確的任務(wù)分配和進度安排，以確保項目按計劃順利推進。

1.時間規(guī)劃

1.1準(zhǔn)備階段（第1-6個月）

任務(wù)分配：

*成立項目團隊，明確團隊成員的職責(zé)分工。

*收集并整理近年來發(fā)生的典型跨境傳染?。ㄈ绶侵挢i瘟、埃博拉病毒）的病原體基因組、宿主基因、環(huán)境因子等多維度數(shù)據(jù)。

*開發(fā)數(shù)據(jù)預(yù)處理算法，解決數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一、質(zhì)量參差不齊等問題。

*設(shè)計多維度數(shù)據(jù)整合方案，確定數(shù)據(jù)整合的技術(shù)路線和方法。

進度安排：

*第1-2個月：成立項目團隊，明確團隊成員的職責(zé)分工，制定詳細的項目實施計劃。

*第3-4個月：收集并整理病原體基因組、宿主基因、環(huán)境因子等多維度數(shù)據(jù)，建立初步的數(shù)據(jù)庫。

*第5-6個月：開發(fā)數(shù)據(jù)預(yù)處理算法，解決數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一、質(zhì)量參差不齊等問題，設(shè)計多維度數(shù)據(jù)整合方案。

1.2研究階段（第7-24個月）

任務(wù)分配：

*利用主成分分析（PCA）、t-SNE等降維技術(shù)，篩選出對溯源具有重要影響力的關(guān)鍵特征。

*基于支持向量機（SVM）、隨機森林（RandomForest）、深度學(xué)習(xí)等機器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建傳染病跨境傳播溯源模型。

*優(yōu)化高通量測序流程，提高測序通量和數(shù)據(jù)質(zhì)量。

*開發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的病原體鑒定模型，提高鑒定效率和準(zhǔn)確性。

*基于SEIR模型，構(gòu)建傳染病傳播動力學(xué)模型，模擬不同防控策略下的疫情擴散模式。

進度安排：

*第7-12個月：利用降維技術(shù)篩選關(guān)鍵特征，構(gòu)建傳染病跨境傳播溯源模型，并進行初步驗證。

*第13-18個月：優(yōu)化高通量測序流程，開發(fā)病原體快速鑒定模型，并進行實驗室驗證。

*第19-24個月：構(gòu)建傳染病傳播動力學(xué)模型，模擬不同防控策略下的疫情擴散模式，并進行情景分析。

1.3集成階段（第25-30個月）

任務(wù)分配：

*開發(fā)可推廣的監(jiān)測平臺原型，實現(xiàn)跨境傳染病信息的實時共享與智能分析。

*整合多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建跨境傳染病監(jiān)測平臺，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊、數(shù)據(jù)分析模塊和數(shù)據(jù)展示模塊。

*優(yōu)化監(jiān)測平臺的功能，提高平臺的實用性和易用性。

進度安排：

*第25-28個月：開發(fā)監(jiān)測平臺原型，實現(xiàn)跨境傳染病信息的實時共享與智能分析。

*第29-30個月：整合多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建跨境傳染病監(jiān)測平臺，并進行系統(tǒng)測試和優(yōu)化。

1.4應(yīng)用驗證階段（第31-36個月）

任務(wù)分配：

*在實際疫情中應(yīng)用監(jiān)測平臺，驗證其效果和實用性。

*收集用戶反饋，對監(jiān)測平臺進行進一步優(yōu)化。

*撰寫項目總結(jié)報告，整理項目成果，并進行成果推廣。

進度安排：

*第31-34個月：在實際疫情中應(yīng)用監(jiān)測平臺，收集用戶反饋，并進行初步評估。

*第35-36個月：對監(jiān)測平臺進行進一步優(yōu)化，撰寫項目總結(jié)報告，整理項目成果，并進行成果推廣。

2.風(fēng)險管理策略

2.1數(shù)據(jù)獲取風(fēng)險

風(fēng)險描述：在數(shù)據(jù)收集過程中，可能存在數(shù)據(jù)獲取困難、數(shù)據(jù)質(zhì)量不高等問題。

風(fēng)險應(yīng)對策略：

*與國內(nèi)外多家實驗室、公共衛(wèi)生機構(gòu)、環(huán)境監(jiān)測機構(gòu)建立合作關(guān)系，確保數(shù)據(jù)的來源和數(shù)量。

*建立數(shù)據(jù)質(zhì)量控制體系，對收集到的數(shù)據(jù)進行嚴格的質(zhì)量檢查，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。

*采用數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)填充等方法，解決數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)錯誤等問題。

2.2技術(shù)風(fēng)險

風(fēng)險描述：在技術(shù)研究和開發(fā)過程中，可能存在技術(shù)路線選擇不當(dāng)、技術(shù)難度過大等問題。

風(fēng)險應(yīng)對策略：

*組建高水平的技術(shù)團隊，確保技術(shù)研究的順利進行。

*采用多種技術(shù)路線進行研究和開發(fā)，確保技術(shù)方案的可行性。

*加強技術(shù)培訓(xùn)，提高團隊成員的技術(shù)水平。

2.3資源風(fēng)險

風(fēng)險描述：在項目實施過程中，可能存在資金不足、設(shè)備不足等問題。

風(fēng)險應(yīng)對策略：

*積極爭取項目資金，確保項目的資金需求。

*合理配置資源，提高資源利用效率。

*加強設(shè)備管理，確保設(shè)備的正常運行。

2.4進度風(fēng)險

風(fēng)險描述：在項目實施過程中，可能存在進度滯后、任務(wù)無法按時完成等問題。

風(fēng)險應(yīng)對策略：

*制定詳細的項目實施計劃，明確每個階段的任務(wù)和進度安排。

*加強項目進度管理，定期檢查項目進度，及時發(fā)現(xiàn)并解決進度問題。

*采用項目管理工具，對項目進度進行跟蹤和管理。

通過上述時間規(guī)劃和風(fēng)險管理策略，本項目將確保項目按計劃順利推進，取得預(yù)期成果，為傳染病跨境傳播的溯源和防控提供新的思路和技術(shù)手段。

十.項目團隊

本項目團隊由來自國家傳染病防治研究院、國內(nèi)外知名高校和科研機構(gòu)的資深專家、青年學(xué)者和技術(shù)骨干組成，涵蓋分子生物學(xué)、流行病學(xué)、生物信息學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算機科學(xué)、公共衛(wèi)生等多個學(xué)科領(lǐng)域，具有豐富的傳染病溯源研究經(jīng)驗和跨學(xué)科合作能力。團隊成員專業(yè)背景和研究經(jīng)驗如下：

1.團隊成員介紹

1.1項目負責(zé)人

項目負責(zé)人張明博士，現(xiàn)任國家傳染病防治研究院研究員，博士生導(dǎo)師。張博士長期從事傳染病流行病學(xué)和溯源技術(shù)研究，在病原體快速鑒定、傳播路徑分析、防控策略評估等方面具有豐富的研究經(jīng)驗。他曾主持多項國家級傳染病防控項目，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文50余篇，其中SCI論文30余篇，并獲省部級科技進步獎2項。張博士具備扎實的理論功底和豐富的項目管理經(jīng)驗，是本項目的核心負責(zé)人和學(xué)術(shù)帶頭人。

1.2分子生物學(xué)團隊

分子生物學(xué)團隊由李強教授領(lǐng)銜，團隊成員包括王華研究員、趙敏副研究員等。李教授是分子生物學(xué)領(lǐng)域的知名專家，在病原體基因組測序、變異分析、分子進化等方面具有深厚的研究基礎(chǔ)。王研究員長期從事病原體分子生物學(xué)研究，在高通量測序技術(shù)和生物信息學(xué)分析方面具有豐富的經(jīng)驗。趙副研究員專注于病原體快速鑒定技術(shù)研究，開發(fā)了多種基于分子生物學(xué)技術(shù)的病原體快速鑒定方法。該團隊將負責(zé)病原體基因組測序、變異分析、分子進化等研究工作，為溯源模型的構(gòu)建提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)支持。

1.3流行病學(xué)團隊

流行病學(xué)團隊由劉偉教授領(lǐng)銜，團隊成員包括孫麗研究員、周杰副研究員等。劉教授是流行病學(xué)領(lǐng)域的資深專家，在傳染病傳播動力學(xué)、防控策略評估、跨境傳染病合作等方面具有豐富的研究經(jīng)驗。孫研究員長期從事傳染病流行病學(xué)和數(shù)據(jù)分析，在病例追蹤、空間統(tǒng)計學(xué)、社交網(wǎng)絡(luò)分析等方面具有深厚的造詣。周副研究員專注于跨境傳染病合作研究，參與了多個國際傳染病防控項目。該團隊將負責(zé)傳染病傳播路徑分析、防控策略評估、跨境合作機制構(gòu)建等研究工作，為溯源模型的構(gòu)建提供流行病學(xué)數(shù)據(jù)支持。

1.4生物信息學(xué)團隊

生物信息學(xué)團隊由陳浩博士領(lǐng)銜，團隊成員包括楊帆研究員、鄭陽副研究員等。陳博士是生物信息學(xué)領(lǐng)域的青年才俊，在多組學(xué)數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)模型等方面具有創(chuàng)新性的研究成果。楊研究員長期從事生物信息學(xué)研究，在基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)等多組學(xué)數(shù)據(jù)分析方面具有豐富的經(jīng)驗。鄭副研究員專注于機器學(xué)習(xí)算法研究，開發(fā)了多種基于機器學(xué)習(xí)的病原體快速鑒定模型。該團隊將負責(zé)多維度數(shù)據(jù)整合分析、溯源模型構(gòu)建、病原體快速鑒定模型開發(fā)等研究工作，為項目的技術(shù)實現(xiàn)提供核心支持。

1.5計算機科學(xué)團隊

計算機科學(xué)團隊由吳磊教授領(lǐng)銜，團隊成員包括錢進研究員、周平副研究員等。吳教授是計算機科學(xué)領(lǐng)域的知名專家，在大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計算技術(shù)、技術(shù)等方面具有深厚的研究基礎(chǔ)。錢研究員長期從事大數(shù)據(jù)技術(shù)研究，在數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘等方面具有豐富的經(jīng)驗。周副研究員專注于技術(shù)研究，開發(fā)了多種基于的智能分析系統(tǒng)。該團隊將負責(zé)跨境傳染病監(jiān)測平臺原型開發(fā)、數(shù)據(jù)存儲與管理、數(shù)據(jù)分析與展示等研究工作，為項目的技術(shù)實現(xiàn)提供平臺支持。

2.團隊成員角色分配與合作模式

2.1角色分配

*項目負責(zé)人：張明博士，負責(zé)項目的整體規(guī)劃、協(xié)調(diào)和管理，以及與資助機構(gòu)和合作單位的溝通。

*分子生物學(xué)團隊：李強教授、王華研究員、趙敏副研究員，負責(zé)病原體基因組測序、變異分析、分子進化等研究工作。

*流行病學(xué)團隊：劉偉教授、孫麗研究員、周杰副研究員，負責(zé)傳染病傳播路徑分析、防控策略評估、跨境合作機制構(gòu)建等研究工作。

*生物信息學(xué)團隊：陳浩博士、楊帆研究員、鄭陽副研究員，負責(zé)多維度數(shù)據(jù)整合分析、溯源模型構(gòu)