整合复杂网络和进化方法的新冠病毒分化路径追踪一、研究背景2019年12月，中国湖北省武汉市爆发了新型冠状病毒感染疫情，新型冠状病毒也被称为SARS-CoV-2，是第七个被发现可以感染人类的冠状病毒，与SARS-CoV和MERS-CoV同属beta;冠状病毒。
新冠病毒与SARS-CoV和MERS-CoV相比致病性较低，但具有很强的传播性，随着疫情的发展已经在全球各地广泛流行[1,2]。
根据世界卫生组织报道（https://covid19.who.int/），截至2021年03月14日，全球共有新冠病毒感染病例119,030,459例，死亡病例2,640,349例。
新冠病毒所具有的快速传播能力、多种传播途径以及频繁的位点突变使其分化路径非常多样，给全球带来了巨大的疾病负担和经济压力。
二、研究目的及意义本研究通过整合复杂网络与进化分析方法定位追踪新冠病毒的分化路径、提出基于序列-时间-空间三维特征的病毒抽样方法、探究新冠病毒的分化模式及分子特征，为疫苗、单克隆抗体等药物的研发、检测手段的改进以及疫情的防控策略和实施方案提供参考。
三、研究现状自从新冠病毒爆发以来，国内外研究团队针对新冠病毒做出了大量的研究。
在2019年末，研究团队确认了在武汉爆发的不明原因肺炎是由一种新型冠状病毒引起，并且样本来自于患者呼吸道表皮细胞[3]。
随后，人们发现了新冠病毒具有人传人的特性[4]。
并通过基因组测序发现新冠病毒与SARS-CoV和MERS-CoV具有较高相似度，结合受体为ACE2[1]。
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