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  • 排序 学院 发文量
    1 岳麓书院 138
    2 机械与运载工程学院 135
    3 物理与微电子科学学院 135
    4 化学化工学院 132
    5 数学与计量经济学院 69
    6 土木工程学院 61
    7 材料科学与工程学院 61
    8 信息科学与工程学院 44
    9 建筑学院 40
    10 经济与贸易学院 38
  • 排序 学院 发文量
    11 电气与信息工程学院 35
    12 教务处 34
    13 生物学院 29
    14 工商管理学院 28
    15 外国语学院 15
    16 法学院 15
    17 新闻传播与影视艺术学院 8
    18 研究生院 7
    19 经济与管理研究中心 6
    20 马克思主义学院 5
    21 中国语言文学学院 4
生物院:季节性流感预测预警
学术地点 生物学院科研楼四楼会议室 主讲人 杜向军 教授
讲座时间 2019年5月24日(周五)下午4:00

题目季节性流感预测预警

主讲人杜向军  教授

讲座时间2019年5月24日(周五)下午4:00  

讲座地点:生物学院科研楼四楼会议室

主讲人简介:

  杜向军,中山大学公共卫生学院(深圳)教授,博士生导师,2018年入选中山大学“百人计划”。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。

报告摘要

 季节性流感每年都造成大量感染甚至死亡。如果我们能够提前预测预警接下来可能流行的流感毒株以及可能造成的流行强度,将为我们使用正确的疫苗,储备资源,提前做好准备提供帮助。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。利用来自序列的演化信息,结合传染病理论动力学模型,我们也可以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预测。针对美国,我们的模型已经连续三年准确预测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。充分利用多维信息,融合病毒演化、气候环境以及宿主人群的知识,是传染病的系统解析与防治趋势所向。


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