2019-nCov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2019-nCov科研動態監測平臺，持續對國內外2019-nCov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2019-nCov最新科研動態、下載2019-nCov科研快報、檢索2019-nCov科研數據庫，請訪問我們以下服務。

✦ 2019-nCov科研動態監測平臺：

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

✦ 2019-nCov科研快報下載：

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

信息名稱

同源性模型顯示新型冠狀病毒3CLpro蛋白酶與SARS病毒蛋白酶最密切相關

1時間：

2020年2月4日

2機構或團隊：

澳大利亞昆士蘭大學

3事件概要：

昆士蘭大學的研究人員在ChemRxiv預印版平臺發表論文“Homology Models of Coronavirus 3CLpro Protease”，對引起2019年末中國湖北省武漢市肺炎暴發的新型冠狀病毒的蛋白酶的同源性開展了研究。研究中通過快速釋放分離出的病毒的基因組數據，構建了新型冠狀病毒3CLpro半胱氨酸蛋白酶的第一代同源性模型。研究結果顯示，雖然整個病毒基因組與蝙蝠冠狀病毒最密切相關，但其主要蛋白酶與SARS CoV蛋白酶最密切相關（96％的同源性）。

*注，本文為預印本論文手稿，是未經同行評審的初步報告，其觀點僅供科研同行交流，並不是結論性內容，請使用者謹慎使用。

4附件：

原文鏈接：

https://chemrxiv.org/articles/Homology_Models_of_Wuhan_Coronavirus_3CLpro_Protease/11637294

信息名稱

同源性模型新型冠狀病毒的木瓜樣蛋白酶PLpro與蝙蝠

1時間：

2020年2月5日

2機構或團隊：

澳大利亞昆士蘭大學

3事件概要：

澳大利亞昆士蘭大學於2020年2月5日在ChemRxiv在線發表題為“Homology Models of the Papain-Like Protease PLpro from Coronavirus 2019-nCoV”的文章。

2019年12月在中國湖北省武漢市暴發的肺炎與新型冠狀病毒2019-nCoV相關。2019-nCoV冠狀病毒的迅速傳播和嚴重性導致世界衛生組織宣佈它為國際關注的突發公共衛生事件。研究人員之前描述了來自2019-nCoV的主要3CL蛋白酶的第一個同源性模型，在這篇論文介紹其它病毒蛋白酶，木瓜蛋白酶樣蛋白酶PLpro模型。雖然2019-nCoV病毒基因組與蝙蝠冠狀病毒最密切相關，但蝙蝠PLpro晶體結構迄今未知。武漢2019-nCoV PLpro與蝙蝠冠狀病毒PLpro高度相關（97％相同），而與SARS 80％相同，與MERS 29％相同。該同源性模型是從SARS晶體結構模板製備的。

*注，本文為預印本論文手稿，是未經同行評審的初步報告，其觀點僅供科研同行交流，並不是結論性內容，請使用者謹慎使用。

4附件：

原文鏈接：

https://chemrxiv.org/articles/Homology_Models_of_the_Papain-Like_Protease_PLpro_from_Coronavirus_2019-nCoV/11799705

信息名稱

根據公開報告中的確診病例研究估計2019-nCoV潛伏期中位數為5.2天

1時間：

2020年2月4日

2機構或團隊：

約翰霍普金斯大學彭博公共衛生學院、馬薩諸塞大學阿默斯特分校、德國慕尼黑大學

3

MedRxiv預印版平臺2月4日公開了約翰霍普金斯大學發表的論文“The incubation period of 2019-nCoV from publicly reported confirmed cases: estimation and application”，該研究使用武漢以外其它地區的101例確診病例數據來估計2019-nCoV的潛伏期。

2019年12月在中國發現了一種新型的人類冠狀病毒（2019-nCoV）。目前對2019-nCoV主要流行病學特徵的支持是有限的，包括潛伏期，而潛伏期對疾病的監視和控制活動具有重要意義。該研究使用公開報告中的101例來自武漢以外38個省、地區和國家的確診病例數據來估計2019-nCoV的潛伏期，這些數據具有可識別的暴露窗口期和已知的症狀發作日期。

研究人員估計2019-nCoV的潛伏期中位數為5.2天（95％置信區間：4.4-6.0），而97.5％的人會在感染後的10.5天內（95％置信區間：7.3，15.3）出現症狀。這些估算表明，在保守的假設下，每10000例中會有64例在經過14天的主動監測或隔離後會出現症狀。這種風險是否可以接受取決於潛在的感染風險和漏診病例的影響。根據這些判斷，此處提供的估計值可用於多種情況下的政策制定。

*注，本文為預印本論文手稿，是未經同行評審的初步報告，其觀點僅供科研同行交流，並不是結論性內容，請使用者謹慎使用。

4附件：

原文鏈接：

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.02.20020016v1

信息名稱

截至1月28日，新型冠狀病毒感染的流行趨勢

1時間：

2020年2月4日

2機構或團隊：

中國疾病預防控制中心

3事件概要：

中國疾病預防控制中心於2020年2月4日通過SSRN在柳葉刀預印本在線發表題為“The Epidemic Dynamics of 2019 Novel Coronavirus (2019-nCoV) Infections in China by 28 January”的文章，旨在探討2019-nCoV引起的肺炎流行趨勢。

該研究採用描述性分析方法探討流行病學特徵。利用空間製圖描述探索地理特徵。調查結果：1月28日之前確診5981例2019-nCoV感染病例，包括132例致命病例，病死率為2.21％，仍有9239例可能的病例。從1月23日開始，增長率一直在上升，並於1月27日達到峰值。至1月24日，在鄰近省（直轄市）中，重慶報道的病例最多。從1月25日至1月27日，河南報告的病例最多。1月28日，湖南報道的病例最多。在其他省份中，廣東和浙江的確診病例更多，增長率更高。

研究人員表示，該流行病處於大規模發病階段，並對可能的病例進行嚴格篩查。儘管在中國病例數仍在增加，但在中國各地已採取了一系列預防和控制措施。

*注，本文預印本論文，是未經同行評審的初步報告，其觀點僅供科研同行交流，並不是結論性內容，請使用者謹慎使用。

4附件：

原文鏈接：

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3529448

信息名稱

湖北省2019-nCoV流行病預測及其與廣東省SARS的比較

1時間：

2020年2月4日

2機構或團隊：

西安電子科技大學

3事件概要：

SSRN預印版平臺2月4日公開了西安電子科技大學發表的論文“Epidemic Prediction of 2019-nCoV in Hubei Province and Comparison with SARS in Guangdong Province”，該研究以湖北省疫情為研究對象建立傳染病SEIQDR模型，根據現有數據確定參數以預測累計確診病例數量的變化趨勢。

自從武漢市出現首例新冠狀病毒（2019-nCoV）肺炎以來，新冠狀病毒在中國迅速傳播，湖北省的疫情最為嚴重。截至2月2日24:00，湖北省累計確診病例數達11177例。本文以湖北省疫情為研究對象建立傳染病SEIQDR模型。根據現有數據確定參數以預測累計確診病例數量變化趨勢，參數將根據預防和控制措施以及可能的變化來調整。研究結果顯示，與源於廣東省的非典疫情相比，新冠狀病毒的感染率和死亡率遠遠超過了SARS。但是，由於國家採取了及時有效的預防和控制措施，目前新冠狀病毒疫情得到了控制。研究人員預計新冠狀病毒疫情的結束時間將比SARS病毒早60天，預計湖北省確診病例總數為26,701例（24,355例-32,406例），快速增長期為1月27日至2月10日，疫情在2月22日後將緩慢增長，3月30日將停止增長（3月26日-4月19日）。

*注，本文預印本論文，是未經同行評審的初步報告，其觀點僅供科研同行交流，並不是結論性內容，請使用者謹慎使用。

4附件：

原文鏈接：

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3531427

信息名稱

中國大陸2019年新型冠狀病毒病例估算

1時間：

2020年2月4日

2機構或團隊：

上海交通大學、復旦大學

3事件概要：

上海交通大學、復旦大學的研究人員2月4日通過SSRN在柳葉刀預印本上發表論文“Estimating the Number of 2019 Novel Coronavirus Cases in Chinese Mainland”，利用SEIR模型對中國大陸2019-nCoV感染傳播的趨勢和高峰到達時間進行重新估算，為當前疫情的防控提供理論依據。

研究人員應用傳染病動態SEIR模型，根據中國國家衛生委員會公佈的數據庫數據，對2020年1月26日起中國大陸傳染病疫情發展趨勢進行預測（R0假設為0.5、0.25和0.125）。模型估算結果顯示，中國大陸的累積病例預計在2020年2月3日、4日和5日達到高峰，分別為11,116、11,373、11,966例。在湖北省，武漢市和湖北省以外的中國其他地區均會出現相似的高峰。據估算，2019年新型冠狀病毒的流行將在5月初（R0=0.125）和8月初（R0=0.5）之間消退。平均死亡人數預計為344至1146人。

2019-nCoV可能是一種高傳染性病毒。迄今為止，中國政府為預防和控制病毒感染所作的一切努力都是有效的，但仍應採取嚴格措施防止病毒進一步傳播。

*注，本文預印本論文，是未經同行評審的初步報告，其觀點僅供科研同行交流，並不是結論性內容，請使用者謹慎使用。

4附件：

原文鏈接：

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3529449

信息名稱

新型冠狀病毒患者的CT影像特徵

1時間：

2020年2月4日

2機構或團隊：

美國西奈山伊坎醫學院、南昌大學第一附屬醫院、青島大學附屬醫院、中山大學附屬第五醫院

3事件概要：

2月4日，Radiology雜誌在線發佈了美國西奈山伊坎醫學院，南昌大學第一附屬醫院等放射科的研究人員的待刊論文“CT Imaging Features of 2019 Novel Coronavirus (2019-nCoV)”。描述和表徵了21位感染了2019-nCoV的患者的關鍵CT表現，目的是讓放射科醫生和臨床團隊熟悉這一新暴發的影像學表現。

在此回顧性病例系列中，對13位男性、8位女性2019-nCoV感染的有症狀患者的胸部CT掃描進行了回顧，重點是鑑定和表徵最常見的臨床表現。在21例患者中，2019年新穎的冠狀病毒在胸部CT表現為15例（71％）雙肺感染，12例（57％）的磨玻璃片混濁，7例（33％）的圓形形態混濁，周圍疾病的分佈7例（33％），兼有玻璃毛樣混濁6例（29％），4例呈鋪路石樣（19％），3位（14％）的患者CT正常。典型CT表現為雙肺實性磨玻璃和合並肺部混濁，有時形態呈圓形，周圍呈肺分佈。值得注意的是，沒有肺空化、離散的肺結節、胸腔積液和淋巴結腫大。在該研究窗口期內，對一部分患者進行的隨訪成像通常顯示出輕度或中度疾病進展，表現為肺渾濁程度和密度增加。

早期識別疾病可以加快治療速度，並提早隔離患者。這將有助於及早實施公共衛生監督，控制和應對傳染病。

4附件：

原文鏈接：

https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.2020200230

信息名稱

廣東省疾病預防控制中心研究人員提供2019-nCoV人際傳播的證據

1時間：

2020年2月5日

2機構或團隊：

廣東省疾病預防控制中心、深圳疾病預防控制中心、珠海市疾病預防控制中心

3事件概要：

廣東省疾病預防控制中心等於2020年2月5月在medRxiv上發表題為“Human-to-human transmission of 2019-novel coronavirus (2019-nCoV)”的文章。

研究人員分析實地調查和基因測序的相關數據，以提供2019-nCoV在人與人之間傳播的證據。2019-nCoV病例通過實時逆轉錄聚合酶鏈反應（RT-PCR）或基因測序的方法測定，如果證實咽拭子、鼻拭子、支氣管肺泡灌洗液（BALF）或氣管內吸出物中2019-nCoV為陽性，則確定為確診2019-nCoV感染病例。研究人員還對每例確診病例進行了實地調查。確診病例的臨床和人口統計學數據是從他們的病歷中收集的。通過訪談獲得確診病例的暴露和旅行史。結果顯示，2020年1月1日至21日，中國廣東省確認了17例確診病例。其中，有2例（11.8％）在當地發病，發病前14天內沒有武漢旅行或野生動植物接觸史。這兩個病例來自兩個家庭聚簇感染，分別包括4例和2例索引病例（一個家庭中最早出現的那個病人）。這兩個病例的病毒全基因組與它們的索引病例完全相同，並呈現出一些獨特的單鹼基變異（SNV），預計分別導致刺突蛋白和Orf8蛋白髮生一個氨基酸變化。本研究確定了中國廣東省的兩例2019-nCoV人際傳播病例，這表明減少家庭、醫院和社區中2019-nCoV人際傳播的預防策略正在緊急實施。

*注，本文預印本論文，是未經同行評審的初步報告，其觀點僅供科研同行交流，並不是結論性內容，請使用者謹慎使用。

4附件：

原文鏈接：

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.03.20019141v1

信息名稱

南安普頓大學基於旅行網絡的模型評估2019-nCoV在中國國內外的傳播風險

1時間：

2020年2月5日

2機構或團隊：

南安普頓大學、中國疾病預防控制中心、復旦大學等

3事件概要：

南安普頓大學於2020年2月5日在medRxiv上發表題為“Assessing spread risk of Wuhan novel coronavirus within and beyond China, January-April 2020: a travel network-based modelling study”的文章。

研究人員評估2020年1月至2020年4月2019-nCoV在中國國內外傳播的潛在風險和地理範圍。基於去識別和彙總的手機數據、航空旅客路線數據以及病例報告，研究人員確定了從武漢和中國其他高風險城市輸出的2019-nCoV的國內和國際目的地及相對輸入風險。結果顯示，武漢封城很可能發生在人口離開武漢的高峰期後期，在農曆新年之前，旅客前往中國的鄰近城市和其他大城市，而且在疫情初期大部分病例旅行時已出現症狀。如果在17個高風險的二級城市發生二次疫情，該病毒可能會在農曆新年假期後在中國境內外的其他高度聯繫的城市中傳播病毒。研究估計，在武漢封鎖之前的兩週內，有59,912名航空旅客從武漢前往中國大陸以外的382個城市，其中834名（95％UI：478-1349）感染了2019-nCoV。這些城市中的大多數位於亞洲，但歐洲、美國和澳大利亞的主要樞紐城市也很突出，這些城市在預測的輸入風險和報告的病例之間有很強的相關性。由於已經發生了大範圍的傳播，因此可能需要在中國的高發城市和全球目的地對大量航空公司的旅客進行篩查。研究人員得出，2019-nCoV可能在中國和國際進一步擴散。所有國家都應為控制2019-nCoV感染做好準備，特別是易受影響地區。

*注，本文預印本論文，是未經同行評審的初步報告，其觀點僅供科研同行交流，並不是結論性內容，請使用者謹慎使用。

4附件：

原文鏈接：

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.04.20020479v1

信息名稱

加州大學伯克利分校使用邏輯增長模型預測2019-nCoV流行

1時間：

2020年2月5日

2機構或團隊：

加州大學伯克利分校

3事件概要：

加州大學伯克利分校於2020年2月5日在medRxiv上發表題為“Forecasting the Wuhan coronavirus (2019-nCoV) epidemics using a simple (simplistic) model”的文章。

研究人員使用截至2020年1月28日的數據分析了中國大陸確診的感染病例。此外，截至2月3日的所有可用數據都以相同的方式處理。對於第一個期間（截至2020年1月28日），累積的病例數遵循指數函數。但是，從1月28日起，指數增長呈下降趨勢。有效傳染數的持續下降也證實了這種慢於指數的增長。反向趨勢分析表明最初的基本傳染數R0約為2.4到2.5。研究人員使用了一個簡單的邏輯增長模型，該模型非常適合所有報告的數據。研究人員使用該模型和第一組數據，估計2月中旬病例數達到最大，約21,000例。使用所有可用數據，最大病例數會更高，為29,000，但其動態沒有改變。這些預測沒有考慮到任何其他可能的次要感染源。

*注，本文預印本論文，是未經同行評審的初步報告，其觀點僅供科研同行交流，並不是結論性內容，請使用者謹慎使用。

4附件：

原文鏈接：

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.04.20020461v1

信息名稱

基於網絡的可用於冠狀病毒治療的藥物再利用研究

1時間：

2020年2月5日

2機構或團隊：

美國克利夫蘭醫學中心

3事件概要：

人類冠狀病毒（HCoVs）包括嚴重急性呼吸綜合徵冠狀病毒（SARS-CoV）、中東呼吸綜合徵冠狀病毒（MERS-CoV）和2019年新型冠狀病毒（2019-nCoV），是全球高發病率和高死亡率的流行病。然而，目前還沒有針對2019-nCoV的有效藥物。藥物再利用是一種有效的藥物發現策略，與重新開發新藥物相比，可以縮短時間和降低成本。

美國克利夫蘭醫學中心的研究團隊於2月5日在預印本medRxiv上發表題為“Network-based Drug Repurposing for Human Coronavirus”的文章。在這項研究中，研究者提出了一種整合的抗病毒藥物再利用方法，實現了一個基於系統藥理學的網絡醫學平臺，量化了人類蛋白質-蛋白質相互作用網絡中HcoV-宿主相互作用體和藥物靶點之間的相互作用。通過對15個HCoV全基因組的系統發育分析表明，2019-nCoV與SARS-CoV的核苷酸序列同源性最高（79.7%）。具體來說，2019-nCoV的包膜蛋白和核衣殼蛋白是兩個與SARS-CoV進化上保守的區域，其序列同源性分別為96%和89.6%。

利用藥物靶點的網絡接近性分析和已知的人類蛋白質-蛋白質相互作用體中的HCOV -宿主相互作用，文中計算鑑定了135種潛在的可再利用藥物，可用於預防和治療HCOVs。此外，文中對16種潛在的抗HCoV可再利用藥物（包括melatonin（褪黑素，美樂通寧）、mercaptopurine（巰基嘌呤）和sirolimus（西羅莫司））進行了優先排序，這些藥物通過藥物基因特徵的富集分析和HCoV誘導的人類細胞系轉錄組學數據進一步得到了驗證。最後，文章中提出了由互補暴露模式（Complementary Exposure pattern）獲得的三種潛在藥物組合（包括sirolimus + dactinomycin、mercaptopurine + melatonin、 toremifene + emodin）：這些藥物的靶點均靶向HcoV-宿主的子網絡，但靶向人類蛋白質-蛋白質相互作用網絡中的單獨鄰域。這項研究提供了一種有力的基於網絡的快速確定HCoVs的臨床試驗候選可再利用藥物和潛在藥物組合的方法。

4附件：

原文鏈接：

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.03.20020263v1

信息名稱

中山大學等團隊研究人口流動、城市封閉對中國2019- nCoV疫情空間傳播的影響

2020年2月5日

2機構或團隊：

中山大學公共衛生學院、桂林電子科技大學數學與計算科學學院、中國疾控中心傳染病預防控制研究所

3事件概要：

中山大學公共衛生學院、桂林電子科技大學數學與計算科學學院、中國疾控中心傳染病預防控制研究所的研究團隊於2月5日在預印本medRxiv上發表題為“Population movement, city closure and spatial transmission of the 2019-nCoV infection in China”的文章。

文章研究了武漢人口外流對中國其他省市2019-nCoV傳播的影響，以及武漢城市封閉措施的作用。文章觀察到人口流動與病例數量之間存在顯著的正相關。進一步分析發現，如果提前兩天前實施城市封閉政策，則可預防1420例病例發生（95%置信區間:1059—1833）；如果再晚兩天後實施城市封閉政策，則可能增加1462例病例發生（95%置信區間:1090—1886）。研究結果表明，人口流動可能是2019年中國新型冠狀病毒傳播的一個重要誘因，而城市封閉政策是預防該流行病的有效措施。

4附件：

原文鏈接：

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.04.20020339v1

信息名稱

武漢市交通管制對2019-nCov傳播的影響

1時間：

2020年2月5日

2機構或團隊：

寧波大學

3事件概要：

寧波大學於2月5日在預印本medRxiv上發表題為“The impact of traffic isolation in Wuhan>武漢2019-nCoV疫情發生在中國春運期附近。作為重要的交通中心，武漢的人口遷移加速了2019-nCoV在中國大陸的傳播。基於累積百度遷移指數（cumulative Baidu migration index (CBMI)），文章首先分析了武漢市外來人口比例。結果表明，武漢市輸出人口與各地區報告病例有顯著相關。文章還發現湖北省的死亡率遠高於中國大陸其他地區，而武漢市的潛在病例則遠遠落後於中國大陸其他省份，這表明了早期隔離的有效性。

4附件：

原文鏈接：

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.04.20020438v1

信息名稱

喬治亞州立大學等模擬疫苗或快速檢測對快速消除2019-nCov疫情的效果

1時間：

2020年2月5日

2機構或團隊：

喬治亞州立大學、波士頓佈列根和婦女醫院、Patient Knowhow公司

3事件概要：

喬治亞州立大學、波士頓佈列根和婦女醫院等研究團隊於2月5日在預印本medRxiv上發表題為“Getting to zero quickly in the 2019-nCov epidemic with vaccines or rapid testing”的文章。

文章提出任何阻止2019-nCov疫情發展的措施，都必須建立在對需要採取有效控制措施加以保護的高危人群比例的量化理解基礎上，以便能夠充分、迅速地減少疫情傳播，從而結束疫情。文中開發並使用了一種SEIR型傳播模型，對比了兩種替代策略對控制疫情的效果：一種是通過一次性接種（假設100%有效）來結束疫情，文中模擬了需要接種疫苗的人群比例；另一種是在症狀出現後6、24或48小時內對個體進行快速隔離和治療，文中測試了該方法在結束疫情方面需要的時間。

假設目前R均為2.2的情況下，在55%的群體免疫覆蓋率下接種疫苗將使R略低於1，但疫情傳播可能會持續數年。如果覆蓋率超過80%，需要6個月的時間通過全人群接種疫苗來結束這一流行病。相比之下，如果在症狀出現後的24小時內（假設存在10%無症狀傳播），80%的有症狀感染患者能接受隔離和治療，疫情可能在不到一年的時間內結束。如果90%的有症狀患者能接受隔離和治療，疫情可能在6個月內結束。而如果90%的有症狀患者能在症狀出現後的6小時內進行檢測，疫情可能在4個月內結束。

4附件：

原文鏈接：

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.03.20020271v1

信息名稱

綜合生物信息學分析可洞悉2019-nCoV的分子機制

1時間：

2020年2月5日

2機構或團隊：

重慶醫科大學附屬成都第二臨床學院，國家呼吸疾病臨床研究中心成都呼吸衛生研究所

3事件概要：

重慶醫科大學附屬成都第二臨床學院的研究人員在medRxiv預印版平臺發表論文“Integrative Bioinformatics Analysis Provides Insight into the Molecular Mechanisms of 2019-nCoV”，該研究通過綜合生物信息學來分析2019-nCoV的分子機制。

文章指出，據報道2019-nCoV與SARS-CoV一樣都是通過ACE2受體進入人體細胞，分析冠狀病毒途徑的分佈和表達水平可能有助於揭示病毒敏感性和感染後調控的潛在機制。在這項研究中，科研人員發現健康人群和基礎疾病患者中ACE2的表達沒有顯著差異，表明敏感性相對相似，這與當前的臨床觀察結果一致。此外，基於吸菸個體中ACE2的表達，科研人員推斷長期吸菸可能是2019-nCoV的危險因素。分析SARS-CoV感染細胞中的ACE2，表明ACE2不僅是受體，而且還參與了感染後調節，包括免疫應答、細胞因子分泌和病毒基因組複製。科研人員還構建了蛋白質-蛋白質相互作用（PPI）網絡，並確定了病毒活性和細胞因子分泌中的中樞基因，此發現可以到目前為止解釋臨床症狀，並幫助臨床醫生和研究人員瞭解2019-nCoV的發病機理並設計治療策略。

4附件：

原文鏈接：

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.03.20020206v1

信息名稱

中國境外新型冠狀病毒2019-nCoV暴發的風險評估

1時間：

2020年2月5日

2機構或團隊：

塞格德大學

3事件概要：

匈牙利塞格德大學的科研人員在medRxiv預印版平臺發表論文“Risk assessment of novel coronavirus 2019-nCoV outbreaks outside China”，其開發了一種計算工具來評估中國境外新型冠狀病毒暴發的風險。

科研人員評估了一國從輸入病例中暴發一次重大疾病的風險對關鍵參數的依賴性，這些關鍵參數包括：（i）封閉地區以外的中國大陸累計病例數的演變；（ii）目的國與中國之間的連通性，包括基準出行頻率，出行限制的影響以及目的地入境檢查的效力；（iii）控制措施在目的地國家的效力（以當地區域約束指標Rloc表示）。研究發現，在與中國的連接性較低但Rloc相對較高的國家中，降低暴發風險的最有益的控制措施是通過入境篩查或旅行限制進一步減少其輸入數量；連通性高但Rloc較低的國家從進一步降低Rloc的政策中受益最大；中間國家應該考慮將這些政策結合起來。對來自美洲、亞洲和歐洲的部分國家/地區進行了風險評估，科研人員調查了其風險如何取決於這些參數，以及隨著中國病例數的增加，風險如何隨時間增加。

4附件：

原文鏈接：

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.04.20020503v1

信息名稱

利用2019-nCoV病例的預測輸入量來確定可能無法識別的輸入病例的位置

1時間：

2020年2月5日

2機構或團隊：

哈佛大學流行病學系傳染病動態中心

3事件概要：

哈佛大學流行病學系傳染病動態中心的科研人員在medRxiv預印版平臺發表論文“Using predicted imports of 2019-nCoV cases to determine locations that may not be identifying all imported cases”，其通過建立模型來估算未知國際輸入病例的位置。

文章指出，從中國大陸輸出的2019年新型冠狀病毒（2019-nCoV）引起的非典型肺炎的持續暴發可能導致其他人群隨後的自我維持性暴發。當前在幾個不同的地方報告了國際輸入病例，早期發現輸入型病例對於遏制至關重要。基於武漢與其他國家/地區之間的航空旅行量估計，並使用廣義線性迴歸模型，科研人員可確定未知國際輸入病例的位置。

4附件：

原文鏈接：

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.04.20020495v1

信息名稱

意大利博洛尼亞大學研究人員分析2019-nCoV的基因組變異

1時間：

2020年2月5日

2機構或團隊：

博洛尼亞大學

3事件概要：

意大利博洛尼亞大學的科研人員在bioRxiv預印版平臺發表論文“Genomic variance of the 2019-nCoV coronavirus”，該研究主要介紹了2019-nCoV冠狀病毒的基因組變異。

文章指出，最近出現的新型冠狀病毒（2019-nCov）引起了全球關注。為了瞭解這種病毒的進化起源和分子特徵，全球科學界在最近幾周內發佈了完整的基因組序列。利用當前可用的所有基因組信息，科研人員構建了系統發育樹，其中包括其他冠狀病毒科的代表，例如蝙蝠冠狀病毒（BCoV）和SARS。科研人員指出可用的所有已測序2019-nCoVs基因組與最接近的BCoV序列具有96.2％的序列同一性，證實了2019-nCoV人畜共患起源的概念。儘管2019-nCoV基因組的異質性很低，但可以確定至少兩個高變基因組熱點，其中一個負責病毒ORF8編碼蛋白中絲氨酸/亮氨酸的變異。此外，科研人員將其與其他冠狀病毒科進行了完整的蛋白質組學比較，確定了從先前的抗冠狀病毒方法獲得的抗病毒策略應考慮的關鍵氨基酸差異。

4附件：

原文鏈接：

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.02.02.931162v2

信息名稱

國際科研機構簽署聯合聲明，以確保冠狀病毒相關研究數據和發現能夠快速共享

1時間：

2020年1月31日

惠康基金會

3事件概要：

2020年1月31日，85家國際機構共同簽署了“分享與新型冠狀病毒暴發相關的研究數據和成果”的共識聲明（Sharing research data and findings relevant to the novel coronavirus (nCoV) outbreak）。聲明承諾所有與疫情暴發相關的研究成果在向期刊投稿時，由期刊在知會作者的情況下與世界衛生組織立即分享。

此外，聲明還承諾所有發表的、與疫情暴發相關且經同行評審的研究立即實施開放獲取，或者至少在疫情暴發期間可供免費使用。

聲明稱，新型冠狀病毒（2019-nCoV）在中國的暴發是對全球衛生的重大和急迫威脅。因此號召研究人員、期刊和科研資助機構確保快速公開地分享與此次疫情暴發相關的研究成果和數據，為公共衛生響應提供信息支持並幫助拯救生命。

“我們堅持2016年有關突發公共衛生事件中數據分享的聲明中所確立的原則，並設法將不斷出現的研究成果快速提供給世界衛生組織，以協助全球應對疫情。”

具體而言，上述簽署機構承諾共同努力確保：

✦ 所有發表的與疫情暴發相關的經同行評審的研究立即實施開放獲取，或者至少在疫情暴發期間可供免費使用；

✦ 所有與疫情暴發相關的研究成果在向期刊投稿時，由期刊在知會作者的情況下與世界衛生組織立即分享；

✦ 相關研究成果在期刊發表前通過預印本服務器發佈，或者通過能讓論文在同行評審前即可公開獲取的平臺發佈，並提供有關基礎數據可獲性的明確聲明；

✦ 研究人員儘可能快速和廣泛地分享與疫情暴發相關的臨時和最終研究數據，以及實驗步驟和數據採集標準，分享範圍包括公共衛生和研究機構及世界衛生組織；

✦ 讓作者知曉投稿前分享的數據或預印本並不會優先在這些期刊上發表。

“我們計劃在未來如暴發類似疫情時也應用本聲明的原則，通過確保廣泛和快速分享數據來支持重大的公共衛生利益。”

簽署該聲明的機構包括施普林格自然、英國醫學科學院、非洲疾病控制與預防中心、arXiv、比爾及梅琳達蓋茨基金會、BioRxiv、英國醫學雜誌（BMJ）、劍橋大學出版社（CUP）、Cell、美國疾病預防控制中心（CDC）、中國疾病預防控制中心、愛思唯爾、美國食品藥品監督管理局、柳葉刀、MedRxiv、美國國家醫學科學院、美國國立衛生研究院（NIH）、新英格蘭醫學雜誌、歐洲呼吸雜誌、巴斯德研究所、牛津大學出版社等。

4附件：

原文鏈接：

https://wellcome.ac.uk/press-release/sharing-research-data-and-findings-relevant-novel-coronavirus-ncov-outbreak

信息名稱

Nature構建冠狀病毒文章專集

1時間：

2020年2月3日

nature

3事件概要：

為支持應對2019年新型冠狀病毒持續暴發的緊急研究，Nature research的編輯團隊構建冠狀病毒文章專集，在疫情期間免費提供給研究人員。該專集包括對冠狀病毒感染的基礎生物學的研究，冠狀病毒感染的檢測、治療和進化，新發病的流行病學的研究文章，以及相關資訊。

4附件：

原文鏈接：

https://www.nature.com/collections/hajgidghjb

信息名稱

（社論）希望所有冠狀病毒研究人員：保持共享，保持開放

1時間：

2020年2月4日

nature

3事件概要：

當前正是疫情暴發的關鍵時刻，國際頂級期刊Nature日前發表社論，呼籲所有冠狀病毒研究人員：保持共享，保持開放。

“隨著新的冠狀病毒繼續致命傳播，研究人員必須確保迅速公開地分享他們在這一暴發疫情中的工作。”

Nature與近百家機構簽署聯合聲明，以確保研究數據和發現快速共享

在聲明中，我們承諾共同努力，幫助確保:

✦ 所有與疫情相關的同行評審研究出版物立即開放獲取，或至少在疫情期間免費提供。

✦ 與疫情有關的研究結果在期刊提交後立即與世界衛生組織分享，並提供作者信息。

✦ 研究結果在期刊出版前通過預印本提供，或通過在同行評審前公開發表論文的平臺提供，並明確說明基礎數據的可用性。

✦ 研究人員儘可能迅速和廣泛地分享與疫情有關的中期和最終研究數據，以及用於收集數據的協議和標準，包括與公共衛生和研究機構以及世界衛生組織。

4附件：

原文鏈接：

https://www.nature.com/articles/d41586-020-00307-x

免 責

聲

明

“2019-nCov科研動態監測每日快報”

中國科學院文獻情報中心立足中國科學院、面向全國，主要為自然科學、前沿交叉科學和高技術領域的科技自主創新提供文獻信息保障、戰略情報研究服務、公共信息服務平臺支撐和科學交流與傳播服務，同時通過國家科技文獻平臺和開展共建共享為國家創新體系其他領域的科研機構提供信息服務。

閱讀更多 中國科訊 的文章

關鍵字: 2019你為誰驕傲 約翰·霍普金斯大學