分子传染病流行病学：连接系统发育树与传播树的生存分析与算法

近期研究尝试利用病原体的全基因组序列数据重建疫情中连接感染者和被感染者的传播树。然而，一次疫情的传播树无法推广至未来的疫情。传播树的重建对公共卫生最为有用，前提是它能带来关于疾病传播的可推广的科学见解。在生存分析框架下，传播参数的估计基于可能传播树的总和或平均值。系统发育树可通过提供关于谁感染了谁的部分信息来提高这些估计的精度。系统发育树的叶子代表已知宿主的已采样病原体。内部节点代表未知宿主的已采样病原体的共同祖先。从疾病生物学和流行病学研究设计的假设出发，我们证明内部节点宿主分配的可能情况与同时符合系统发育树和关于人、地点、时间的流行病学数据的传播树之间存在一一对应关系。我们开发了枚举这些传播树的算法，并证明这些算法可用于计算同时包含流行病学数据和系统发育树的似然值。一项模拟研究证实，这能更有效地估计传染性的风险比和传染接触的基线风险，我们使用这些方法分析了2001年英国口蹄疫病毒疫情的数据。这些结果证明了通常被忽视的未感染个体数据的重要性。生存分析与连接系统发育树和传播树的算法的结合，为分子传染病流行病学提供了一个严谨而灵活的统计基础。