作为一个摇滚音乐人谋生是很困难的(除非你是一个明星!):今天你的乐队在这里演出，明天你的乐队在那里演出……总是在俱乐部巡回演出来赚点钱。动物迁徙实际上是这样的:动物根据资源的可用性从一个地方移动到另一个地方。此外，当你在乐队演奏时，你的乐器也会跟着你一起旅行。病毒也是这样传播的:它们紧紧附着在动物宿主身上，从一个地方传播到另一个地方。最后，乐队的吉他手可以把他/她的一把吉他卖给另一个音乐家，或者从其他音乐家那里买一把吉他。病毒也可以通过不同的传播策略，例如体液，从一个宿主“跳到”另一个宿主。

丝状病毒，如埃博拉病毒，特别致命。令人悲伤的是，正在进行的刚果疫情造成2000多人死亡，2014年西非疫情造成大约1.1万人死亡。在这种情况下，开发具有预测能力的工具非常重要。这些工具大多集中在疾病的进展上，即吉他如何从一个音乐家跳到另一个音乐家。相反，我们决定关注这个问题的生态维度，并跟随主持人，也就是说，我们跟随摇滚乐队的巡演。人们普遍认为蝙蝠是埃博拉病毒的主要宿主。因此，它们的自然迁徙将病毒传播到整个大陆。通过调查这些迁移的主要驱动因素，我们提出了一个框架来预测下一次爆发可能发生的地点/时间/时间，而不是疾病的进展。

图1所示。人畜共患生态位和2014年西非埃博拉疫情的爆发。2013年12月塞拉利昂、利比里亚和几内亚人间埃博拉病毒感染确诊病例用红色方框表示。改编自Fiorillo等人(2018)。

首先，我们对决定找到蝙蝠可能性的参数进行了分析。为此，我们首先根据实地研究和其他数据库找到了蝙蝠的位置(我们还包括环境条件肯定对蝙蝠生存构成挑战的地区的信息，例如撒哈拉沙漠)。其次，我们使用卫星数据获取这些地点的环境/地理条件信息(如温度)。通过使用统计工具，我们开发了一个模型来预测蝙蝠的最大密度作为一组参数的函数:海拔、降水、温度、土地类型和植被。

同时，我们开发了一个数学模型来描述蝙蝠的感染状态和它们的迁移。该模型还考虑了蝙蝠的存在如何调节资源。通过将该模型与上述统计分析相结合，我们预测了感染蝙蝠高密度分布的地点和时间，从而使我们能够评估埃博拉疫情爆发风险较高的地区。此外，由于一些参数受到可变性的影响，我们对预测的置信范围进行了估计。

为了测试我们的模型，我们将我们的结果与2014年埃博拉疫情的真实情况进行了比较，....答对了!在图1中，黑色圆圈表示第一个记录的病例，每个红点表示一个记录的埃博拉病例。我们的模型提供的感染蝙蝠密度显示，在发现实际埃博拉病例的地区，感染蝙蝠的数量很高。这些结果突出了在人畜共患病(即动物源性影响人类的疾病)中考虑生态与环境之间反馈的重要性。

目前，我们的团队正在通过调查导致感染风险上升的社会经济因素和人类行为之间的联系(例如，吉他卖给另一个音乐家的可能性有多大)来进一步开发该模型。总之，我们期望我们的方法可以用作预测工具，并有助于在人畜共患疾病甚至埃博拉以外的情况下制定预防战略。

Nathaniel Alter, Paolo Bocchini, Javier bueta
利哈伊大学，美国

出版

线状病毒感染蝙蝠的预测空间分布框架
刘建军，刘建军，刘建军
2018年5月22日

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