“COVID-19”科研動態監測服務

中國科學院武漢文獻情報中心和中國科學院文獻情報中心共同組成生物安全情報團隊，構建了“COVID-19”科研動態監測平臺，持續對國內外“COVID-19”重要科研動態開展監測，旨在通過提供最新科研論文線索、摘譯科研論文主要內容，按病毒溯源、流行預測、病毒檢測和疾病診斷、藥物研發、機理研究、政策法規等領域整理國內外重要機構的研究成果，為我國的科研攻關和相關科學研究提供參考。

如您需要了解“COVID-19”最新科研動態、下載“COVID-19”科研快報、檢索“COVID-19”科研數據庫，請訪問我們以下服務。

✦ “COVID-19”科研動態監測平臺：

http://stm.las.ac.cn/STMonitor/qbwnew/openhome.htm?serverId=172

✦ “COVID-19”科研快報下載：

http://stm.las.ac.cn/STMonitor/qbwnew/cyjb.htm?parentPageId=1580803621111&serverId=172

信息名稱

Science評論文章稱，世界多家實驗室已在競相開發抗體試劑盒以發現隱形冠狀病毒感染者

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時間：

2020年2月11日

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機構或團隊：

Science期刊

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事件概要：

2月10日，Science雜誌上發表了一篇題為“Labs scramble to spot hidden coronavirus infections”的評論文章。文章稱，當前由中國武漢傳播的新型冠狀病毒引起的全球病例和死亡人數的精確統計似乎掩蓋了一個令人震驚的事實：全世界都對該流行病的真實規模和速度一無所知，因為現有的檢測能力有限，檢測也過於零散。英國Wellcome Trust基金會負責人Jeremy Farrar發出警告說到，“我們低估了這種病毒感染的程度”。

當前檢測試劑盒存在一定侷限性

在1月11日中國公佈了新冠病毒序列的幾天後，科學家們即開發出了能夠檢測人體內冠狀病毒基因序列的試劑盒。截至1月28日，中國國家藥品監督管理局已批准了5家公司的診斷試劑盒。然而，如今似乎沒有足夠的試劑盒能跟上飛速增長的病例數量，世界一些地區可能缺乏足夠的可使用試劑盒的訓練有素的實驗室人員。許多新聞也報道湖北診斷資源缺乏。最近剛從中國回來的哥倫比亞大學流行病學家Ian Lipkin說：“他們已經不知所措了。”湖北的檢測主要集中在重症並需要就醫的人群上，因此成千上萬的較輕病例可能還沒有被發現。在湖北以外的地方，測試甚至更不完善。

類似的問題在其他地方也存在。非洲疾病控制和預防中心負責人稱，非洲最初只有兩個實驗室能夠檢測這種病毒，自上週以來，來自15個非洲國家的實驗室工作人員已被培訓如何使用一種基於PCR分析的新型病毒檢測方法。即使在美國，試劑盒也供不應求。法規要求美國CDC提供所有檢測，但該機構從2月5日才開始提供試劑盒，到目前為止也只提供了200個試劑盒，每個試劑盒最多能做800個檢測。

世界多家實驗室已在競相開發抗體試劑盒

現有試劑盒檢測方法是基於在鼻咽拭子或從肺部收集的液體中尋找病毒基因片段，所以只有在有人主動感染時才起作用。因此，科學家仍在努力檢測血液中的抗病毒抗體，這可能有助於找到那些感染並康復的人群。

當前，包括著名的流行病學科學家W.Ian Lipkin教授的實驗室在內的許多實驗室都在競相開發抗體檢測方法。此方法使用病毒表面蛋白，或者Lipkin實驗室使用一系列肽來捕獲血液中針對新冠病毒的抗體。該抗體檢測方法可以在人體血液樣本或可能自然感染的動物中尋找感染的證據，可能有助於確定病毒爆發的地點和時間，以及病毒的原始來源。

但一項新的檢測必須用感染者的血液來驗證。據悉，美國CDC更傾向於在患者發病後等待3周，讓血液中的抗體水平升高，目前美國有一個病例已經達到21天。荷蘭鹿特丹伊拉斯謨大學醫學中心一個研究小組預計下週將啟動其第一個抗體檢測研究。可能還要再過幾個星期，才會有公司能開發並生產出更多的抗體試劑盒。

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附件：

原文鏈接：

https://www.sciencemag.org/news/2020/02/labs-scramble-spot-hidden-coronavirus-infections

信息名稱

WHO將目前流行的新冠病毒疾病正式命名為COVID-19

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時間：

2020年2月11日

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機構或團隊：

Nature網站

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事件概要：

Nature於2020年2月11日在線發表題為“Coronavirus latest: WHO officially names disease COVID-19”的報道。

報道稱，2019年12月在中國武漢市出現一種新病毒，該病毒感染了成千上萬的人，並殺死了1000多人。它是一種冠狀病毒，與引起嚴重急性呼吸道綜合症（SARS）的病原體屬於同一家族。世界衛生組織（WHO）將由該病毒引起的疾病正式命名為COVID-19。這將取代過去幾週中針對該新興疾病的各種綽號和標籤。2月8日，中國國家衛生健康委員會決定暫時將該病稱為新型冠狀病毒性肺炎，簡稱NCP。但是，由於病毒繼續從動物傳播到人類，因此這種冠狀病毒不會長期保持新穎。世界衛生組織首席科學家Soumya Swaminathan在新聞發佈會上表示，COVID-19代表2019年發現的冠狀病毒疾病，這種命名方式將為未來新的冠狀病毒疾病提供一種命名格式。WHO宣佈該疾病的正式名稱後不久，引起該疾病的病毒被國際病毒分類學委員會命名為SARS-CoV-2。該委員會在bioRxiv發表的論文中指出，該術語強調了該新病毒與2003年發現的SARS病毒的相似性。

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附件：

原文鏈接：

https://www.nature.com/articles/d41586-020-00154-w

信息名稱

新型冠狀病毒2019-nCoV的刺突蛋白包含同一分支的冠狀病毒中不存在的類弗林蛋白酶切割位點

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時間：

2020年2月10日

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機構或團隊：

法國艾克斯-馬賽大學、加拿大蒙特利爾臨床研究所

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事件概要：

法國和加拿大的研究人員在Antiviral Research雜誌上在線發表論文“The spike glycoprotein of the new coronavirus 2019-nCoV contains a furin-like cleavage site absent in CoV of the same clade”。

2019年，中國武漢出現了一種新的感染人類的冠狀病毒（2019-nCoV）。該病毒的基因組已被測序，基因組信息迅速發佈。儘管與SARS冠狀病毒和類SARS冠狀病毒的基因組序列高度相似，但研究人員在2019-nCoV的Spike蛋白中發現了一個獨特的類弗林蛋白酶切割位點，而其他類SARS冠狀病毒則沒有。研究討論了該酶切位點在病毒週期、致病性中可能的功能作用及其在抗病毒藥物開發中的潛在意義。主要結論如下：

（1）2019-nCoV的基因組序列表明該病毒與b系β-冠狀病毒聚集。

（2）該蛋白序列具有一個在b系冠狀病毒（包括SARS-CoV序列）中不存在的特定類弗林蛋白酶切割位點。

（3）類弗林蛋白酶切割位點可能在病毒的生命週期和致病性中起作用。

（4）開發抗2019-nCoV治療劑的研究活動應包括對弗林蛋白酶抑制劑的評估。

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附件：

原文鏈接：

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0166354220300528

信息名稱

α-酮酰胺作為冠狀病毒和腸病毒複製的廣譜抑制劑

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時間：

2020年2月11日

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機構或團隊：

德國呂貝克大學、上海藥物研究所、德國路德維希·馬克西米利安斯大學、比利時魯汶大學、荷蘭萊頓大學醫學中心等

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事件概要：

德國呂貝克大學於2020年2月10日在bioRxiv上發表題為“Alpha-ketoamides as broad-spectrum inhibitors of coronavirus and enterovirus replication”的文章。

冠狀病毒的主要蛋白酶和腸病毒的3C蛋白酶具有相似的活性位點結構，對底物P1位置的谷氨醯胺具有獨特要求。由於其特異性以及在病毒聚合蛋白加工中的重要作用，這些蛋白酶可以作為開發抗病毒藥物的合適靶標。為了獲得針對α冠狀病毒，β冠狀病毒和腸病毒的近等效的廣譜抗病毒藥，研究人員基於結構設計擬肽α-酮酰胺作為主要蛋白酶和3C蛋白酶的抑制劑；確定了蛋白酶-抑制劑複合體的六個晶體結構；利用合成的化合物對重組蛋白酶以及病毒複製子和病毒感染細胞培養物進行了測試，大多數沒有細胞毒性。事實證明，α-酮酰胺的P2取代基的優化對於獲得對這三個病毒屬的近等效性至關重要。最佳的近等效抑制劑11u（P2 =環戊基甲基）和11r（P2 =環己基甲基）在細胞培養物對腸病毒、α-冠狀病毒和β-冠狀病毒顯示出較低的微摩爾半數有效濃度EC50值。在Huh7細胞中，11r對MERS冠狀病毒表現出三位數的皮摩爾活性。

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附件：

原文鏈接：

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.02.10.936898v1

信息名稱

佛羅里達大學等分析2019-nCoV的流行病學和臨床特徵

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時間：

2020年2月11日

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機構或團隊：

佛羅里達大學、北京大學、北京微生物流行病研究所、山東大學、弗雷德·哈欽森癌症研究中心、中國人民解放軍陸軍工程大學、中國疾病預防控制中心

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事件概要：

佛羅里達大學等於2020年2月11日在medRxiv上發表題為“Epidemiological and clinical features of the 2019 novel coronavirus outbreak in China”的文章。

研究人員分析了截至2020年1月26日向中國疾病預防控制中心報告的所有2019-nCoV感染患者數據。研究人員比較人口統計學和基線狀況之間的發病和死亡發生率，用傳播模型估計病死率（CFR）和基本傳染數R0。結果顯示，截至2020年1月26日，30個省共報告8866例，其中經實驗室確診4021例（45.35%）。近一半的患者年齡在50歲或以上（47.7%）。每10萬人中的發病人數存在明顯的性別差異，男性為0.31，女性為0.27。平均潛伏期為4.75天（範圍：3.0-7.2天）。分別約有25.5%、69.9%和4.5%的患者被診斷出患有嚴重肺炎、輕度肺炎和非肺炎。總體CFR估計為3.06%（95%CI 2.02-4.59%），但年齡≥60歲、嚴重肺炎的基線診斷和診斷延遲的男性患者與CFR顯著升高有關。在不同的潛伏期和傳染期的敏感性分析中，R0估計為3.77（95%CI 3.51-4.05），範圍為2.23-4.82。研究指出，與SARS-CoV相比，2019-nCoV具有相當的傳播性和更低的CFR。研究人員基於個人監測數據的發現，強調在症狀發展為嚴重肺炎之前及早發現老年患者，尤其是男性患者的重要性。

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附件：

原文鏈接：

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.10.20021675v1

信息名稱

湖北省封鎖導致武漢和北京2019-nCoV出現不同的傳播動態

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時間：

2020年2月11日

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機構或團隊：

中國科學院動物研究所、蘭州大學

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事件概要：

中國科學院動物研究所等於2020年2月11日在medRxiv上發表題為“The lockdown of Hubei Province causing different transmission dynamics of the novel coronavirus (2019-nCoV) in Wuhan and Beijing”的文章。

文章指出，自2019年底出現新型冠狀病毒（2019-nCoV）疫情之後，許多研究人員報告了預測的病毒傳播動態。然而，在嚴格的控制政策下，新型冠狀病毒並沒有在湖北省以外自然地傳播，而且沒有一個預測與實際情況相符。研究人員使用傳統的SEIR模型，充分估計了控制措施的效果，以預測武漢和北京的病毒傳播情況。研究人員預測，2019-nCoV疫情將分別於3月10日在武漢和3月31日在北京達到高峰。在傳播的高峰期，北京的傳染性人數比武漢的傳染性人數要少得多（僅為0.3%）。湖北省的封鎖暫停了2019-nCoV在全國和全球的爆發。

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附件：

原文鏈接：

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.09.20021477v1

信息名稱

香港理工大學基於中國大陸手機數據預測2019-nCoV流行趨勢

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時間：

2020年2月11日

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機構或團隊：

香港理工大學、中國城市規劃設計研究院、深圳大學、北京師範大學

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事件概要：

香港理工大學等於2020年2月11日在medRxiv上發表題為“Spatially Explicit Modeling of 2019-nCoV Epidemic Trend based on Mobile Phone Data in Mainland China”的文章。

文章指出，截至2020年2月7日，中國大陸確診2019-nCoV感染病例總數達到34,546例，其中722例死亡，2,050例康復。儘管中國大多數城市已有確診病例，但城市的流行動態尚不清楚。研究人員在城市層面模擬2019-nCoV的流行動態，並預測中國大陸在不同情景下的流行趨勢。研究使用手機數據並修改了經典的流行病學易感-傳染-恢復（SIR）模型，以考慮中國大陸2019-nCoV疫情的幾個獨特特徵。研究人員使用從1月25日到2月1日的確診病例對修改後的SIR模型進行訓練，並通過2020年2月2日收集的數據進行驗證。2月2日新感染病例的預測準確性（R2=0.94，RMSE=18.24）高於使用經典SIR模型（R2=0.69，RMSE=40.18）。研究人員使用經過訓練的模型來預測不同情景下未來30天（直到2020年3月2日）的流行趨勢，包括保持早期趨勢，像2003年的SARS一樣成功地控制疾病，因工作/學校恢復增加人與人之間的聯繫三種情景。結果表明，在上述三種情景下，到2020年3月2日，中國大陸的總感染人數將分別為1053萬、15萬和41萬，控制病毒傳播的城市分別為67%、100%、91%。

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附件：

原文鏈接：

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.09.20021360v1

信息名稱

2019-nCoV疫情暴發的流行趨勢分析及風險評估

1

時間：

2020年2月11日

2

機構或團隊：

東南大學

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事件概要：

2月11日，medRxiv預印本上發表了一篇來自中國東南大學研究團隊的題為“EPIDEMIC TRENDS ANALYSIS AND RISK ESTIMATION OF 2019-NCOV OUTBREAK”的文章，對2019-NCOV疫情暴發的流行趨勢及風險進行了評估。

文章中收集了截止2020年2月6日報告的確診NCIP病例的人口學特徵、暴露史和發病時間數據。針對我國春節期間人口大量遷移的問題，文章提出了一個流動SEIR模型（Flow-SEIR）來進行實證分析。文中使用百度移民的數據（網址：http://qianxi.baidu.com/）估算了2020年2月10日至28日假期後重返工作崗位的移民人數，並結合確診病例數據，確定並估計了從家到工作場所的移民返回風險。

文章主要研究結果有：（1）預計2月7日至2月9日，每日新增病例數達到峰值水平，即全國疫情拐點時間。拐點過後，感染人數增長將變緩慢，疫情將逐步得到控制。湖北省確診病例預測峰值可達62800例（56900-70300，0.95 CI）。湖北的高峰時間是2月29日（2月25日-3月08日，0.95 CI）。除湖北外，其餘地區高峰到達時間為2020年3月8日至3月15日。從高峰到疫情結束大約需要1.5-2個月。大多數省份的預測峰值都小於1000。2020年3月至2020年6月疫情將基本穩定。（2）湖北省感染患者的估計數呈現出一個鋒芒陡峻的特點，呈現出疫情趨於一致的總體趨勢。（3）必要的自我保護和隔離意識對防疫工作十分有效，可以減少近90%的病人數量。自我保護和隔離的效果強於交通管制政策。省級交通管制只能緩解21.06%-22.38%。（4）疫情預警非常重要。在文章實驗和分析環境下，結果表明如果提前1天及時實施城市封鎖，全國最終將減少約3600人；如果延誤1天，大約增加1800人感染。（5）假設假陰性患者率為50%，潛在傳播率為確診患者的1-4倍，則感染人數的實際峰值可能在214400-472500之間。假設假陰性患者的傳播率是確診患者的兩倍，如果假陰性率在一週內下降5%，患者峰值將下降11.62%，而如果一週內減少10%，高峰病人數將減少21.91%。說明及時發現假陰性人群對疫情控制更為有效。（6）在不加控制條件下，春運返城將加劇疫情，特別是廣東、浙江、江蘇、湖南、河南、上海、福建和北京。文章由於沒有可用的初始數據，沒有進行2019-nCoV的全球傳播分析和評估。

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附件：

原文鏈接：

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.09.20021444v1

信息名稱

加州大學評估美國2019-nCoV亞臨界傳播的合理性

1

時間：

2020年2月11日

2

機構或團隊：

加州大學舊金山分校

3

事件概要：

2月11日，medRxiv預印本上發表了一篇來自加州大學舊金山分校的題為“Assessing the plausibility of subcritical transmission of 2019-nCoV in the United States”的文章，提出了一個簡單的方法來確定2019-nCoV病毒繁殖數的置信區間上限是否超過在美國地方性傳播的置信區間上限。

截至2020年2月7日，美國的病例數據支持2019-nCoV的亞臨界傳播，而非持續傳播。然而，如果在尚未確定由人傳人引起的症狀前病例情況下，這一結論可能會改變。

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附件：

原文鏈接：

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.08.20021311v1

信息名稱

加州大學評估美國2019-nCoV亞臨界傳播的合理性

1

時間：

2020年2月11日

2

機構或團隊：

加州大學舊金山分校

3

事件概要：

2月11日，medRxiv預印本上發表了一篇來自加州大學舊金山分校的題為“Assessing the plausibility of subcritical transmission of 2019-nCoV in the United States”的文章，提出了一個簡單的方法來確定2019-nCoV病毒繁殖數的置信區間上限是否超過在美國地方性傳播的置信區間上限。

截至2020年2月7日，美國的病例數據支持2019-nCoV的亞臨界傳播，而非持續傳播。然而，如果在尚未確定由人傳人引起的症狀前病例情況下，這一結論可能會改變。

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附件：

原文鏈接：

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.08.20021311v1

信息名稱

國內和國際旅行限制對2019-nCoV疫情傳播的影響

1

時間：

2020年2月11日

2

機構或團隊：

美國波士頓東北大學、意大利布魯諾凱斯勒基金會和ISI基金會、美國NIH福格蒂國際中心、中國復旦大學、美國華盛頓大學、佛羅里達大學

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事件概要：

2月10日，medRxiv預印本上發表了一篇美國、意大利和中國聯合團隊的題為“The effect of travel restrictions on the spread of the 2019 novel coronavirus (2019-nCoV) outbreak”的文章。

文中使用全球集合種群（metapopulation）疾病傳播模型來預測國內和國際旅行限制對2019-nCoV在國內和國際傳播的影響。該模型是在武漢市實施旅遊檢疫前，根據國際進口數據進行校準的。假設繁殖間隔時間為7.5天，文中估計的生殖數量為2.4[90%CI：2.2-2.6]。2020年1月23日，旅行禁令實施前，武漢市和中國大陸其他地區的病例估計中值分別為58956例（90%可信區間40759-87471例）和3491例（90%可信區間1924-7360例）。

該模型顯示，截至1月23日，我國大部分城市已經出現了相當數量的感染病例，而旅遊檢疫僅推遲了3-5天的整體疫情進展。在國際範圍內，旅行檢疫的影響更為顯著，據文中估計，到2月底，入境病例數量將減少80%。模擬結果還表明，繼續保持90%的往返中國大陸的旅行限制，只會輕微影響流行病的傳播軌跡，除非減少50%或更高的社區傳播率。

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附件：

原文鏈接：

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.09.20021261v1

信息名稱

評估2019-nCoV病毒在中國的傳播速度

1

時間：

2020年2月8日

2

機構或團隊：

北京大學國際數學研究中心

3

事件概要：

北京大學國際數學研究中心科研人員在medRxiv預印版平臺發表論文“Estimation of the Time-Varying Reproduction Number of 2019-nCoV Outbreak in China”，文章利用三種數學模型評估了2019-nCoV新冠病毒在中國的傳播速度。

結果顯示，相比基本傳染數R0，採取控制措施後傳染數Rc顯著降低，但仍大於1，因此需採取更多措施阻斷該病毒的進一步傳播。

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附件：

原文鏈接：

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.08.20021253v1

信息名稱

基於大數據追蹤2019-nCoV病毒的傳播速率

1

時間：

2020年2月7日

2

機構或團隊：

蘭州大學草地農業生態系統國家重點實驗室/創新生態研究所

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事件概要：

蘭州大學草地農業生態系統國家重點實驗室/創新生態研究所研究人員在medRxiv預印版平臺發表論文“Tracking the spread of novel coronavirus (2019-nCoV) based on big data”，文章利用大數據評估了2019-nCoV新冠病毒在中國的傳播速率。

該文章基於百度地圖的交通流量數據，以及從 1 月 1 日到 1 月 26 日離開武漢的航空乘客數量，計算潛在的感染人群。研究開發了以當地人口和航空旅客為預測變量的多個線性模型來解釋中國每個城市確診病例的差異。結果顯示，來自武漢的航空旅客的輸入逐漸減少，但當地人口的影響卻在增加，表明了新冠病毒在本地傳播的趨勢。目前階段，由於政府和社區採取了極為嚴格的防控措施，當地的新型冠狀病毒感染肺炎病例增長緩慢。

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附件：

原文鏈接：

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.07.20021196v1

信息名稱

馬來西亞2019-nCoV的傳播動態

1

時間：

2020年2月7日

2

機構或團隊：

馬來西亞沙撈越大學計算機科學與技術學院

3

事件概要：

馬來西亞沙撈越大學計算機科學與技術學院在medRxiv預印版平臺發表論文“Transmission dynamics of 2019-nCoV in Malaysia”。

文章基於SEIR隔間模型開發了一種數學預測模型，旨在通過模擬2019-nCoV在馬來西亞感染當地人後的傳播動態，研究2019-nCoV的流行病學特徵。在完全易感人群中引入單個病例的情況下，該模型能夠預測下一個確診病例。文章通過對獲得的方程組進行了數值求解，並對仿真結果進行了分析，分析結果包含不採取防控措施導致的疾病影響。

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附件：

原文鏈接：

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.07.20021188v1

信息名稱

1

時間：

2020年2月8日

2

機構或團隊：

倫敦衛生與熱帶醫學學院傳染病數學建模中心

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事件概要：

倫敦衛生與熱帶醫學學院傳染病數學建模中心在medRxiv預印版平臺發表論文“Feasibility of controlling 2019-nCoV outbreaks by isolation of cases and contacts”。

文章研發了一種隨機傳播模型，量化隔離病例以及接觸者在防控2019-nCoV疫情方面的潛在有效性。結果表明：（1）5個初始病例模擬爆發時，即使可追蹤的接觸者數量不足，也可以控制基本傳染數R0為1.5，且在症狀發作之前幾乎沒有傳播；（2）隨著初始病例數的增加，控制爆發的前景會顯著下降，R0越高，在症狀發作之前有更多的傳播途徑；（3）在不同的初始案例數量中，即使只追蹤到小於50％的接觸者，R0為1.5的情況下都是可控的；（4）對於R0為2.5和3.5的，必須分別追蹤到至少70％和90％以上的接觸者，才能控制大多數的爆發。研究指出，症狀發作和隔離之間的延遲對於疫情爆發以及R0值的大小具有非常重要的作用。

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附件：

原文鏈接：

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.08.20021162v1

信息名稱

2019-nCoV型新型冠狀病毒具有比最初估計更高傳染性和感染性

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時間：

2020年2月11日

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機構或團隊：

美國洛斯阿拉莫斯國家實驗室

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事件概要：

美國洛斯阿拉莫斯國家實驗室的研究人員在medRxiv預印版平臺發表論文“The Novel Coronavirus, 2019-nCoV, is Highly Contagious and More Infectious Than Initially Estimated”，介紹了2019-nCoV型新型冠狀病毒具有比最初估計更高傳染性和感染性。

新型冠狀病毒（2019-nCoV）是一種新近出現的人類病原體，自2020年1月以來已廣泛傳播。最初，基本生殖數R0估計為2.2至2.7，該文章中科研人員提供了該數量的最新估算，其收集了廣泛的個案報告，並估計了主要的流行病學參數，包括潛伏期，將這些估算值以及高分辨率的實時人類旅行和感染數據與數學模型相結合，科研人員估計早期流行期間的被感染人數每2.4天翻一番，R0值很可能介於4.7和6.6之間。此外，科研人員進一步表明，僅對有症狀的人進行檢疫和接觸追蹤可能無效，並且需要儘早採取強有力的控制措施來阻止病毒的傳播。

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附件：

原文鏈接：

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.07.20021154v1.full.pdf

信息名稱

從基因組序列的信息令牌復發網絡可能揭示流行病暴發中的隱藏模式：以2019-nCoV冠狀病毒為例

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時間：

2020年2月11日

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機構或團隊：

惠靈頓維多利亞大學

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事件概要：

新西蘭惠靈頓維多利亞大學的科研人員在medRxiv預印版平臺發表論文“Networks of information token recurrences derived from genomic sequences may reveal hidden patterns in epidemic outbreaks: A case study of the 2019-nCoV coronavirus.”，通過建模來分析流行病爆發的時間動態。

在應對流行病暴發時，分析病毒的遺傳進化和動態傳播至關重要。該文章旨在設計新穎的方法來建模，可視化和分析流行病暴發的時間動態，以幫助研究人員和參與危機應對的其他人做出明智和有針對性的決定，從而決定可能從哪些地理位置和時間段獲取更多的遺傳樣本來充分了解爆發情況。該文章介紹的方法依賴於將先驗信息級聯應用於一組按時間順序排列的核苷酸序列，並將其應用於在當前正在進行的新型2019-nCoV冠狀病毒爆發期間收集的真實數據。科研人員評估了表徵所得複雜網絡的信息理論和網絡理論方法，並提出了遺傳學家和流行病學家感興趣的、需要更深入研究的接觸點和時間途徑。

4

附件：

原文鏈接：

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.07.20021139v1.full.pdf

信息名稱

腹瀉症狀可能在2019年新型冠狀病毒診斷中被低估

1

時間：

2020年2月11日

2

機構或團隊：

中山大學，廣東省肝病研究重點實驗室，香港中文大學，中山大學附屬第三醫院，河北醫科大學第二醫院等

3

事件概要：

科研人員在medRxiv預印版平臺發表論文“Diarrhea may be underestimated: a missing link in 2019 novel coronavirus”，討論了腹瀉也可能是2019-nCoV感染的指標之一。

文章提到，中國武漢市報道了由2019年新型冠狀病毒（2019-nCoV）引起的肺炎暴發，但是，不同的報道中臨床症狀有所不同。根據組間差異測試的結果，科研人員發現最近三份報告中的腹瀉發生率有所不同，由於2019-nCoV利用與嚴重急性呼吸系統綜合症冠狀病毒（SARS-CoV）相同的細胞進入受體ACE2，而ACE2緊密控制腸道炎症，以追蹤2019-nCoV介導的感染途徑，因此科研人員使用了單細胞RNA測序數據進行分析，發現ACE2 mRNA在健康的人小腸而非肺中高表達。此外，單細胞RNA測序數據顯示ACE2在小腸上皮暴露於外源病原體的近端和遠端腸上皮細胞中明顯升高。因此，科研人員懷疑當人們食用受感染的野生動物時，表達ACE2的小腸上皮細胞可能易受2019-nCoV感染，而腹瀉可能是感染的指標，這表明臨床醫生應在肺炎爆發期間更加重視腹瀉患者。

4

附件：

原文鏈接：

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.03.20020289v1.full.pdf

信息名稱

估算從武漢撤離的航班乘客中新型冠狀病毒（2019-nCoV）感染的無症狀比率

1

時間：

2020年2月11日

2

機構或團隊：

北海道大學，大阪公共衛生學院

3

事件概要：

日本科研人員在medRxiv預印版平臺發表論文“Estimation of the asymptomatic ratio of novel coronavirus (2019-nCoV) infections among passengers on evacuation flights”，其估算了從武漢撤離的航班乘客中新型冠狀病毒（2019-nCoV）感染的無症狀比率。

文章指出，共有565名日本公民從中國武漢撤離到日本，科研人員對所有乘客進行了症狀篩查，並進行了逆轉錄聚合酶鏈反應測試，確定了4名無症狀和4名有症狀的乘客，其2019-nCoV呈陽性，篩選結果表明無症狀比率為50.0％。

4

附件：

原文鏈接：

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.03.20020248v1.full.pdf

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