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同期报告：基于数据整合的季节性流感预测预警
报告时间：2019年12月11日，星期三，上午 9:00-11:00
报告地点：卫法楼3层会议室
报告人: 杜向军、教授、中山大学公共卫生学院（深圳）
摘要：季节性流感每年都造成大量感染甚至死亡。如果我们能够对未来可能流行的毒株以及可能造成的强度进行提前预测，将为我们使用正确的疫苗、有针对性调配资源以及精准应对提供帮助。基于序列，我们可以对季节性流感进行更及时有效的抗原监测，协助推荐更有针对性的疫苗株。基于传染病理论动力学模型，整合来自序列的抗原与演化信息，我们能够更好的捕捉与模拟季节性流感在人群的流行动态，并对未来主导亚型以及流行强度进行有效预测。我们的模型已经连续多年准确预测美国季节性流感的流行趋势，对中国季节性流感的预测也取得一些进展。季节性流感的预测还面临很多挑战，但通过机制性模型，整合多维数据，有效利用来自病毒演化、气候环境以及宿主人群信息，是一种解决思路。
报告人简介：杜向军, 中山大学公共卫生学院（深圳）教授，博士生导师。2005年华中科技大学物理系本科毕业，2010年中科院生物物理所生物信息学博士毕业，之后在美国国立卫生院生物信息学中心（NCBI）、密歇根大学以及芝加哥大学生态进化系从事计算系统生物学研究，在运用学科交叉方法解决与公共卫生相关的传染病研究方面有着丰富的经验，代表性成果包括基于序列信息的季节性流感快速准确的抗原监测、疫苗株推荐、动力学模拟以及流行强度提前预测等，研究成果先后在Science Translational Medicine，Nature Communication， Genome Research，Nucleic Acid Research等国际高水平杂志上发表。课题组侧重通过计算系统生物学的方法，综合运用数据分析以及理论建模等手段，定量的研究多种相关因素与传染病的产生、演化、传播以及致病的关系，揭示其背后的生物学机制，指导传染病日常监测、防控与治疗。
邀请人: 沈明望、副教授、西安交通大学公共卫生学院
