利用半参数贝叶斯泊松流模型从深度序列数据推断非洲 HIV 感染源
应用统计
2022-01-06 v4
摘要
病原体深度测序是传染病监测中日益常规使用的技术。我们提出一种半参数贝叶斯泊松模型，以利用这些新兴数据推断传染病传播流及人群层面的感染源。该框架得益于希尔伯特空间高斯过程近似，在高维流空间上计算可扩展，允许采样偏倚校正，并能以比以往更精细的分辨率估计性别和年龄别的传播流。我们将该方法应用于来自乌干达 Rakai 的密集采样、基于人群的 HIV 深度序列数据，发现了实质性证据：青少年和年轻女性主要通过年龄差较大的关系感染。
引用
@article{arxiv.2110.12273,
title = {Inferring the sources of HIV infection in Africa from deep sequence data with semi-parametric Bayesian Poisson flow models},
author = {Xiaoyue Xi and Simon EF Spencer and Matthew Hall and M Kate Grabowski and Joseph Kagaayi and Oliver Ratmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.12273},
year = {2022}
}