C19-TraNet：SARS-CoV-2 的实证性全球首例传播网络
种群与进化
2020-06-30 v1 物理与社会
摘要
新型冠状病毒严重急性呼吸综合征 2（SARS-CoV-2）起源于武汉，因其向邻近及遥远国家快速且同时的传播，令全球医疗系统震惊。为从系统层面理解全球传播路线在 COVID-19 扩散中的作用，本研究构建了首个实证的、全球的 SARS-CoV-2 首例传播网络，称为 C19-TraNet。我们利用政府新闻稿、官方社交媒体账号与在线新闻报道，手动整理各国首例病例的旅行史，构建了这一由 187 个节点与 199 条边组成、遵循幂律度分布的时空稀疏增长网络 C19-TraNet。为对增长的 C19-TraNet 建模，提出一种新颖的随机无标度（SSF）算法，该算法在每个时间步均考虑节点与边的随机增加。观察到 C19-TraNet 中一种特殊连通模式，其特征为四次多项式增长曲线，明显偏离其 1,000 次 SSF 实现的系综所得的平均随机连通模式。利用边介数划分 C19-TraNet，发现大多数大型社群由来自不同世界区域的异质国家混合构成，表明疾病传播无空间约束。本工作刻画了通过多条传播路线将病毒快速输送至远距离地理位置及其周边地区的超级传播者。
引用
@article{arxiv.2006.15162,
title = {C19-TraNet: an empirical, global index-case transmission network of SARS-CoV-2},
author = {Vikram Singh and Vikram Singh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.15162},
year = {2020}
}
备注
28 pages, 4 figures, 4 tables