2019年3月15日 第6期（总第312期）

本期重点

● 下一代测序技术在传染病领域的应用

● WHO公布一系列的结构改革和人事变动措施

● 国际组织联合发布应对人畜共患病的指南

● CDC年度流感预测挑战为流行病预测提供新视角

● 美研究发现两种多重耐药菌感染的预测模型表现相似

生物安全科学动态监测快报

中国科学院文献情报系统生物安全情报网

中国科学院文献情报系统科学研究动态监测快报

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《中国科学院文献情报系统生物安全监测快报》（以下简称《监测快报》）由中国科学院文献情报系统生物安全情报网（以下简称“生物安全情报网”）编制，按照“统筹规划、系统布局、分工负责、整体集成、长期积累、深度分析、协同服务、支撑决策”的发展思路，面向生物安全研究领域的科学前沿研究进展动态监测报道类信息快报。《监测快报》的内容主要聚焦于报道研究领域的科学前沿研究进展、科学研究热点方向、科学研究重大发现与突破等，以及科学领域的国际科技战略与规划、科技计划与预算、重大 R&D 布局、重要科技政策与管理等方面的最新进展与发展动态。《监测快报》的重点服务对象，一是研究领域的科学家；二是研究领域的主要学科战略研究专家；三是关注研究领域前沿进展动态的科研管理与决策者。《监测快报》是内部资料，不公开出版发行；除了其所报道的专题分析报告代表相应署名作者的观点外，其所刊载报道的中文翻译信息并不代表译者及其所在单位的观点。

中国科学院文献情报系统生物安全情报网（以下简称“生物安全情报网”）是由中国科学院武汉文献情报中心联合中国科学院文献情报系统内与“生物安全”相关的战略情报研究人员、学科情报人员、研究所科研管理人员、研究所文献情报人员以及相关的管理和学科专家，为了对中国科学院“生物安全”领域的战略决策、智库咨询、科学研究和产业创新提供坚实的情报服务保障，共同搭建的生物安全领域情报研究资源共享及协同服务的非营利性学科情报研究及服务团体。通过“协同开展情报研究服务、组合共建情报产品体系、促进情报资源交流共享、提升整体情报保障能力”的工作方式，创新院所协同的情报研究和服务保障模式，更好支撑中国科学院的发展规划布局，坚实保障中国科学院各个层面（院层面、所层面、项目团队层面乃至科研人员层面）的重要情报需求，从而有效推动生物安全领域学科发展。

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张 吉：中国科学院武汉文献情报中心，副研究馆员，快报版面编辑

生物安全专辑 2019 年第 6 期（总 312 期）

目 录

专 题

下一代测序技术在传染病领域的应用................................................... 1

新 闻

WHO 公布一系列的结构改革和人事变动措施 ................................... 5

国际组织联合发布应对人畜共患病的指南 .......................................... 5

CDC 年度流感预测挑战为流行病预测提供新视角 ............................ 6

美研究发现两种多重耐药菌感染的预测模型表现相似 ..................... 7

短 讯

美 HHS 资助首个马尔堡病毒疫苗研发项目 ........................................ 7

美国国家科学院推出疫苗信息网站 ....................................................... 8

数 据

WHO 近期发布的重大传染病病例 ........................................................ 8

OIE 近期发布的重大动物传染病疫情 ................................................... 9

生物安全图谱

2012 年 4 月至 2019 年 2 月 27 日全球 MERS病例分布 ................. 13

出版日期：2019 年 3 月 15 日

1

下一代测序技术在传染病领域的应用

编者按：2月14日，《美国医学会杂志》发布题为《传染性病原体的下一

代测序技术》（Next-Generation Sequencing of Infectious Pathogens）的文章，分

析了下一代测序技术在传染病领域的作用、实践中的重要考虑因素、下一代测

序技术的价值等。本期专题专门介绍了该文章的相关内容，希望能够对我国的

相关工作有所裨益。

2 月 14 日，《美国医学会杂志》发布题为《传染性病原体的下一代测序技

术》（Next-Generation Sequencing of Infectious Pathogens）的文章。文章指出，

下一代测序技术具有改善临床和公共卫生微生物学的潜力。除了比传统方法更

快更准确地识别病原体之外，高通量技术和生物信息学还可以对疾病传播、毒

力和抗生素耐药性提供新的见解。美国公共卫生系统获得 2014 年由国会在疾

病预防控制中心建立的“高级分子检测”（Advanced Molecular Detection，AMD）

计划的支持，正在将病原体基因组测序整合到传染病监测中。

下一代测序技术在传染病领域如何发挥作用

下一代测序是一项多功能技术，广泛适用于病毒、细菌、真菌、寄生虫、

动物载体和人类宿主等。根据测序的目标选择可用的方法，同时需要在准确性、

效率和成本方面进行权衡。对于常规测序，大多数美国临床和公共卫生微生物

实验室采用短读长测序平台，可获得长达 1000 个碱基对的序列。微生物基因

组通常比人类基因组更小且更简单，长读长测序技术（如单分子实时测序）对

于构建完整、高度精确的基因组以及分选质粒、重复序列和其他复杂区域非常

有用。

另一种方法为纳米孔测序技术，依赖于将单个 DNA或 RNA分子穿过工程

本期概要：

下一代测序技术于 2005 年出现后，以其通量高、总体成本低、信息产出高等突出优点，迅速应用于生命科学各个研究领域，如 de novo 测序、RNA

测序、表观遗传学、宏基因组学等。随着人们对测序的要求不断提高，新型

测序技术越来越多，如纳米孔测序、扫描电镜测序等。下一代测序技术不断改进，检测灵敏度、准确性和操作便捷性大大提高。随着检测费用持续下降、

测序方法优化升级、数据解读能力智能化以及临床经验不断积累，该技术将

会逐渐成为临床主要且常规的检测项目。本期专题专门介绍了下一代测序技术在传染病领域的应用。

本期快报还刊登了高等级生物安全实验室、新生传染病、食品安全、纳

米生物安全等领域的相关报道。

2

蛋白纳米孔，并监测每个孔的电流。第一个这样的商用仪器提供了相对较长的

测序序列，并允许在测序仍在进行时开始数据分析。通过不断改进硬件和试剂，

降低了早期在处理能力和准确性方面的限制。由于设备的便携性、快速的样品

制备、灵活性和相对较低的成本，纳米孔测序技术正成为临床和公共卫生环境

中病原体测序的可行策略。

将原始序列数据转换为可操作信息的过程十分复杂且需要大量计算（图

1）。第一步通常是通过序列比对将序列定位到参考基因组上，或通过重叠片

段序列从头组装来将较短片段拼接成完整序列。将组装好的基因组与参考菌

（毒）株进行比较，可以方便地进行许多推断，如病原体鉴定、高分辨率菌株

分型以及重要表型特征（如毒力、抗生素耐药性）的预测。微生物病原体进化

迅速，而且可以在不同菌株和物种之间交换质粒（通常编码毒力和抗生素耐药

性特征），因此最新的参考数据库至关重要。组装好的的基因组可以与其他基

因组进行比较，以寻找系统发育类群作为传播的证据。每一步拼接、菌株分型、

表型分型和类群都需要不同的生物信息学工具，这些工具必须整合到协调一致

的工作流程中。

图 1 病原体基因组序列数据分析流程图

3

实践中的重要考虑因素

在公共卫生领域，下一代测序技术的速度和准确度为传染病疫情监测和调

查提供了便利。例如，在美国疾病预防控制中心及其公共卫生合作伙伴维护的

食源性疾病监测系统 PulseNet 中，监测方法正在顺利地从较老的分子方法（脉

冲场凝胶电泳）向下一代测序过渡。PulseNet 现在能够更早地检测到疾病暴发，

更准确地区分相关病例群，并更快地将疾病与潜在的污染食物源联系起来。

将病原体基因组学与流行病学相结合，将加强公共卫生工作，预防传染性

疾病（如结核病）的传播。结核分离株基因分型可以证实从接触调查中推断的

传播，或表明明显不相关病例之间的联系，从而帮助卫生部门更好地集中资源。

下一代测序技术有可能比传统的检测方法更快地获得抗分枝杆菌药物敏感性

的信息，从而使治疗更加及时。

下一代测序数据适用于标准化和共享，这是全球卫生伙伴关系的重要优

势，如世界卫生组织的流感监测系统。开放的“测序优先”方法可以为选择候

选流感疫苗产生及时和准确的数据，在监测共同传播的病毒种群动态的同时迅

速识别流行的变异株。

下一代测序技术也为具有挑战性的现场调查提供了便利。例如，在 2015

年埃博拉疫情暴发期间，英国的一个研究小组将纳米孔测序仪装进行李箱中运

到几内亚。在 8 个月的时间里，他们现场测定了 142 个埃博拉病毒基因组的序

列，测序通常在 1 个工作日内完成，然后将数据传输到云端进行分析，第二天

返回结果。尽管存在重大的后勤挑战，包括不可靠的电力和互联网服务，该小

组在没有从该国运出样本的情况下提供了可用的流行病应对信息。

在 AMD 计划的支持下，美国公共卫生实验室正在迅速采用下一代测序技

术对食源性疾病、结核病、丙型肝炎、军团菌和其他病原体进行监测和调查。

然而，从研究到常规公共卫生和临床应用的过渡必须克服重大挑战。在实验室

层面，这些挑战包括基础设施、劳动力开发、效率和成本。在更广泛的系统层

面上，需要大量的工作来制定标准操作规程、水平测试程序、专业指南和监管

要求等。

价值

与传统的测序方法相比，下一代测序技术提高了速度、准确性和细节，但

也增加了成本。例如，美国疾病预防控制中心的一项分析估计，用下一代测序

技术检测一个细菌分离株的成本约为 150 至 250 美元，相比之下，用脉冲场凝

胶电泳分析的成本为 94 美元。整合针对多种病原体的工作流程可能会提高实

验室效率，并有助于抵消这一成本，然而，向下一代测序的过渡还需要在实验

室设备、计算机资源和培训方面进行大量的前期投资。还需要更多的信息来评

4

估下一代测序技术在患者、规划和社会层面的微生物学价值。

证据

以证据为基础的准则仅适用于病原体序列数据的少数特定临床应用，例如

在选择用于 HIV感染的抗逆转录病毒治疗时。来自细菌、病毒、真菌和寄生虫

基因组的序列信息是许多新的基于核酸的诊断测试的基础，包括“现场即时”

诊断工具。随着综合征（如腹泻）诊断的多重工具得到更广泛的应用，将需要

有系统的工作来评估它们的临床有效性和实用性，以及它们对基于实验室的公

共卫生监测的影响。

总结

下一代测序正在改变公共卫生应对传染病的方法，以及患者的个体化治疗

方法。在建立质量标准、报告和分析下一代测序数据方面进行更好的协调，可

以使这些工作具有协同作用。

来源：https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2725407?guestAccessKey=88521e79-

6ac0-4256-9988-bc348a2c36a5&utm_source=silverchair&utm_medium=email&utm_campaign

=article_alert-jama&utm_content=olf&utm_term=021419

作者：

中国科学院武汉病毒研究所 高晓霄

中国科学院武汉文献情报中心 黄翠

日期：2019 年 3月 14 日

5

新 闻

WHO 公布一系列的结构改革和人事变动措施

3 月 6 日，世界卫生组织（WHO）公布了一系列旨在实现现代化、强化其

世界公共卫生领导地位的改革。此次改革旨在实现 WHO 未来五年战略目标中

“三个十亿”的目标，即：全球医疗保健覆盖的人数超过 10 亿、卫生紧急情

况下受保护人数超过 10 亿、享有更好的健康和福祉的人数超过 10 亿。

WHO 将改变其结构和运作模式，以更好地协调 WHO 总部与其区域及国

家办事处的工作。WHO 还将改进其技术和数据处理方式。此外，WHO 拟创建

一个新的首席科学家部门（Division of Chief Scientist），扩大科学家的就业机

会；拟创建 WHO 学会（WHO Academy），为其员工及全球公共卫生专业人员

提供新的学习机会；成立一个应急准备部门（ Division of Emergency

Preparedness），以更好协助各国预防和应对各类疫情及其他健康危机。

WHO的人事变动包括：负责指导WHO卫生突发事件计划的医学博士Peter

Salama 被任命为新项目“全民医疗与生命课程”（Universal Health Care and the

Life Course）的执行主任；现应急响应助理总干事 Michael Ryan 将取代 Salama

担任 WHO 卫生突发事件计划的负责人，其原工作由医学博士 Hanan Balkhy 接

替。

向小薇 黄翠 编译

原文题目：

WHO unveils sweeping reforms in drive towards “triple billion” targets

来源：https://www.who.int/news-room/detail/06-03-2019-who-unveils-sweeping-reforms-i

n-drive-towards-triple-billion-targets

检索日期：2019 年 3月 11 日

国际组织联合发布应对人畜共患病的指南

3 月 11 日，联合国粮食及农业组织（FAO）、世界动物卫生组织（OIE）

和世界卫生组织（WHO）发布了一份长达 166 页的《采取多部门、一体化健康

方法：各国应对人畜共患病的三方指南》（Taking a Multisectoral, One Health

Approach: A Tripartite Guide to Addressing Zoonotic Diseases in Countries）。该指

南旨在指导各国采用“一体化健康”的思路处理人畜共患病问题。

OIE 指出，这份指南为各国实现人-动物-环境三层面的可持续功能协作提

6

供了行为准则和多样选择。此外，这份指南还能指导各国灵活应对食品安全、

抗生素耐药性等其他健康威胁。配合指南使用的实践工具目前仍在开发中，主

要涉及以下几个方面议题：（1）多部门一体化健康协调机制；（2）应急规划

与应急准备；（3）信息监测与信息共享；（4）人畜共患病联合风险评估；（5）

风险降低、风险沟通与社区参与；（6）劳动力培养。该指南还为各国监测和

评估各执行步骤的效果提供了技术支持。三大国际卫生组织强调，指南里提供

的“一体化健康”思路能够帮助各国充分利用有限的资源，减轻人畜共患疾病

对小规模生产者、营养行业、旅游业及贸易的影响。

向小薇 黄翠 编译

原文题目：FAO, OIE, and WHO launch a guide for countries on taking a One Hea

lth approach to addressing zoonotic diseases

来源：http://www.oie.int/en/for-the-media/press-releases/detail/article/fao-oie-and-who-lau

nch-a-guide-for-countries-on-taking-a-one-health-approach-to-addressing-zoonoti/

检索日期：2019 年 3月 12 日

CDC 年度流感预测挑战为流行病预测提供新视角

1 月 24 日，《科学报告》（Scientific Reports）期刊上发表的一项研究显示，

美国疾病预防控制中心（CDC）发起的年度流感季节预测挑战为流行病预测提

供了一个独特的视角。

该研究分析了 2015-2016 流感季节预测挑战中，11 个团队向 CDC 提交的

14 个预测模型的预测效果。研究结果显示，使用对数分数（logarithmic score）

进行测量的预测技术在季节性峰值强度预测和短期预测方面的表现通常较为

优秀，但对于季节性发作的时间和高峰周预测来说准确率通常偏低。如将所有

团队的预测结合到一个集合模型中去，该集合模型与各团队单个模型相比预测

效果更好。

研究人员表示，随着团队研究经验的增长和集合模型的使用，未来流行病

的预测技术可以得到进一步改善。而 CDC 流感季节预测挑战作为美国唯一正

在进行的传染病预测挑战，通过指明预测模型开发的数据限制和资源限制、建

立评估预测效果的最佳机制以及将预测工作与实际公共卫生需要结合，为其他

传染病的预测提供了借鉴。

向小薇 黄翠 编译

原文题目：Improving researchers' abilities to forecast epidemics

来源：https://www.eurekalert.org/pub_releases/2019-03/hu-ira030819.php

检索日期：2019 年 3月 4 日

7

美研究发现两种多重耐药菌感染的预测模型表现相似

3 月 4 日，《感染控制和医院流行病学》（Infection Control and Hospital

Epidemiology）期刊上发表的一项研究表明，预测多重耐药菌感染的两种主要

模型在头对头比较研究中表现相似。

美国约翰·霍普金斯大学公共卫生学院和马里兰大学医学院的研究人员开

展单中心研究，比较两种用于鉴定多重耐药革兰氏阴性菌感染的统计模型，即

逻辑回归-风险评估模型（logistic regression–derived risk scores）和机器学习-

决策树模型（machine learning–derived decision trees）。该研究以约翰·霍普

金斯医院 1288 例感染大肠杆菌或克雷伯菌的患者为样本，确定哪个模型能够

更好地识别感染了产生超广谱 β-内酰胺酶的细菌的患者。研究结果表明，这两

种模型在识别这些感染患者中表现相似。风险评估模型的 C 统计量较高，说明

其预测价值较高；决策树模型更为直观、方便用户使用。两种预测耐药性的模

型各有优势和局限，研究人员期待将其运用到传染病研究中，以改善患者的治

疗效果。

向小薇 黄翠 编译

原文题目：Study compares prediction methods for multidrug-resistant infections

来源：https://www.cambridge.org/core/journals/infection-control-and-hospital-epidemiolo

gy/article/methodological-comparison-of-risk-scores-versus-decision-trees-for-predicti

ng-drugresistant-infections-a-case-study-using-extendedspectrum-betalactamase-esbl-

bacteremia/65FFC0CFB195178F2AA7B6EF1FFEE567

检索日期：2019 年 3月 7 日

短 讯

美 HHS 资助首个马尔堡病毒疫苗研发项目

3 月 5 日，美国卫生部（HHS）宣布，与位于马萨诸塞州的公共卫生疫苗

有限责任公司达成合作协议，共同研发世界上第一种针对马尔堡病毒的疫苗。

该项目由 HHS 生物医学高级研究与发展管理局（BARDA）提供资金支持。

该马尔堡病毒疫苗最初是由加拿大公共卫生署研发，之后被授权给位于马

萨诸塞州的公共卫生疫苗有限责任公司。该公司将从 BARDA获得两年期 1000

万美元的初始合同，若初期研发成功，该公司还将获得总额高达 7200 万美元

的资金用于推进马尔堡病毒疫苗第二阶段临床试验研究。

8

马尔堡病毒已被美国国土安全部列为潜在的生物恐怖主义威胁之一。

BARDA主任 Rick Bright 表示，这是该局首次资助马尔堡病毒疫苗研发项目，

也是“满足公共卫生和生物防御迫切需求的重要一步”。

向小薇 黄翠 编译

原文题目：HHS funds first Marburg vaccine project

来源：https://www.hhs.gov/about/news/2019/03/05/hhs-barda-funds-its-first-marburg-viru

s-vaccine-development.html

检索日期：2019 年 3月 8 日

美国国家科学院推出疫苗信息网站

3 月 8 日，美国国家科学院发表声明称，针对近期美国及其他地区流传的

“疫苗加剧麻疹疫情”谣言，美国国家科学院推出了一个发布疫苗信息的网站

（http://sites.nationalacademies.org/BasedOnScience/vaccines-are-safe/），旨在为

公众提供清晰、简洁且有据可循的疫苗安全信息。声明指出，该网站发布的疫

苗信息均依托研究小组对疫苗接种的安全性、时效性、潜在副作用等各方面的

科学研究。网站提供的疫苗事实信息将为美国及其他国家政府更好地保障社区

健康提供一定的决策依据。

向小薇 黄翠 编译

原文题目：National Academies launches vaccine facts website

来源：http://www8.nationalacademies.org/onpinews/newsitem.aspx?RecordID=03082019

检索日期：2019 年 3月 10 日

数 据

WHO 近期发布的重大传染病病例

根据世界卫生组织（WHO）近期发布的消息，2019 年 3 月 4 日至 14 日，

全球共报道重大传染病 955 例，包括 927 例埃博拉病例、20 例绿脓杆菌感染病

例和 8 例中东呼吸综合征冠状病毒（MERS-CoV）感染病例等。相关数据见表

1。

表 1 WHO 近期发布的重大传染病病例

时间 地区 性

别

年

龄 感染病毒 发病

9

2019.3.4 阿曼 — — MERS-CoV

2019 年 2 月 12 日至 18 日，

阿曼报告 8 例 MERS-CoV 感

染病例。

2019.3.5 墨西哥 — — 绿脓杆菌

截至 2019 年 2月 11 日，墨西

哥报告 20 例绿脓杆菌感染病

例。

2019.3.7 刚果（金） — — 埃博拉病毒

截至 2019 年 3 月 5 日，刚果

（金）报告 907 例埃博拉病

例。

2019.3.14 刚果（金） — — 埃博拉病毒

截至 2019 年 3月 12 日，刚果

（金）报告 927 例埃博拉病

例。

OIE 近期发布的重大动物传染病疫情

根据世界动物卫生组织（OIE）发布的消息，2019 年 3 月 1 日至 15 日期间，

全球共爆发 90 次重大动物传染病疫情，其中包括 33 次非洲猪瘟疫情。相关数

据见表 2。

表 2 OIE 近期发布的动物传染病疫情

报告时间 出现时间 地区 病原体 感染动物

2019.3.1 2019.2.26 丹麦 低致病性禽流感

病毒 H5 鸟类

2019.3.1 2019.2.17 中国 非洲猪瘟病毒 猪

2019.3.1 2019.1.24 俄罗斯 新城疫病毒 鸟类

2019.3.1 2019.1.1 墨西哥 新城疫病毒 鸟类

2019.3.1 2019.1.1 摩洛哥 口蹄疫病毒 牛/山羊/绵羊

2019.3.1 2019.1.2 波兰 非洲猪瘟病毒 野猪

2019.3.1 2018.12.8 德国 蓝舌病毒 牛

2019.3.1 2018.9.3 日本 猪瘟病毒 野猪

2019.3.2 2018.10.23 保加利亚 非洲猪瘟病毒 野猪

2019.3.3 2019.1.21 津巴布韦 非洲猪瘟病毒 猪

2019.3.3 2019.2.1 越南 非洲猪瘟病毒 猪

10

2019.3.4 2018.11.25 中国台湾 副溶血弧菌 白虾

2019.3.4 2019.2.25 秘鲁 马传染性贫血病

毒 马

2019.3.4 2019.1.16 冰岛 羊搔痒症 绵羊

2019.3.4 2019.1.24 波兰 朊病毒 牛

2019.3.4 2019.2.1 越南 非洲猪瘟病毒 猪

2019.3.4 2018.12.17 尼日利亚 马流感病毒 马

2019.3.4 2015.12.29 沙特阿拉伯 MERS-CoV 骆驼

2019.3.4 2018.9.27 匈牙利 非洲猪瘟病毒 野猪

2019.3.4 2018.5.14 匈牙利 非洲猪瘟病毒 野猪

2019.3.4 2018.9.9 比利时 非洲猪瘟病毒 野猪

2019.3.4 2018.4.20 匈牙利 非洲猪瘟病毒 野猪

2019.3.4 2016.11.19 尼日利亚 H5N8 鸟类

2019.3.5 2019.1.11 乌克兰 非洲猪瘟病毒 猪

2019.3.5 2018.12.4 乌克兰 非洲猪瘟病毒 猪

2019.3.5 2019.1.28 老挝 猪繁殖与呼吸综

合征病毒 猪

2019.3.5 2018.12.15 印度 H5N1 家鸦

2019.3.5 2018.7.31 摩尔多瓦 非洲猪瘟病毒 猪

2019.3.5 2015.1.7 中国台湾 H5N2 鸟类

2019.3.6 2019.2.21 埃及 H5N2 鸟类

2019.3.6 2018.6.25 罗马尼亚 非洲猪瘟病毒 猪/野猪

2019.3.6 2018.7.17 罗马尼亚 非洲猪瘟病毒 猪/野猪

2019.3.6 2018.6.9 罗马尼亚 非洲猪瘟病毒 猪/野猪

2019.3.7 2018.12.13 斯威士兰 鸡毒支原体 鸟类

2019.3.7 2019.1.2 巴基斯坦 H5N8 绿头鸭/扁嘴鹅/家

鸦

2019.3.7 2018.11.20 斯洛伐克 病毒性出血性败

血症病毒 虹鳟

2019.3.7 2019.2.1 越南 非洲猪瘟病毒 猪

2019.3.7 2018.6.20 阿尔及利亚 口蹄疫病毒 牛/山羊/绵羊

11

2019.3.7 2018.8.28 乌克兰 非洲猪瘟病毒 猪

2019.3.8 2019.2.25 挪威 马疱疹病毒 1 型 马

2019.3.8 2019.1.1 墨西哥 新城疫病毒 鸟类

2019.3.8 2018.9.19 美国 新城疫病毒 鸟类

2019.3.8 2019.1.2 拉脱维亚 非洲猪瘟病毒 野猪

2019.3.8 2019.1.1 摩洛哥 口蹄疫病毒 牛/山羊/绵羊

2019.3.8 2018.9.3 日本 猪瘟病毒 野猪

2019.3.9 2019.2.26 伊朗 H5N8 鸟类

2019.3.9 2018.11.15 伊朗 H5N8 鸟类

2019.3.10 2018.8.30 埃及 蓝舌病毒 牛

2019.3.10 2018.10.27 马拉维 口蹄疫病毒 牛

2019.3.11 2019.2.11 中国 非洲猪瘟病毒 猪

2019.3.11 2019.1.9 蒙古国 非洲猪瘟病毒 猪

2019.3.11 2018.9.9 比利时 非洲猪瘟病毒 野猪

2019.3.11 2018.6.29 罗马尼亚 非洲猪瘟病毒 野猪

2019.3.12 2019.2.11 越南 H5N6 鸟类

2019.3.12 2017.4.21 肯尼亚 MERS-Cov 骆驼

2019.3.12 2019.3.8 俄罗斯 口蹄疫病毒 牛/山羊/绵羊

2019.3.12 2019.2.22 俄罗斯 非洲猪瘟病毒 野猪

2019.3.12 2017.7.24 马耳他 牛分枝杆菌 牛

2019.3.12 2019.2.26 丹麦 低致病性禽流感

病毒 H5 鸟类

2019.3.12 2018.12.22 丹麦 H5N6 白尾海雕

2019.3.12 2018.5.31 爱沙尼亚 传染性造血器官

坏死病病毒 虹鳟

2019.3.12 2019.1.24 波兰 朊病毒 牛

2019.3.12 2018.12.17 尼日利亚 马流感病毒 马

2019.3.12 2017.9.22 希腊 蓝舌病毒 牛/绵羊

2019.3.12 2015.1.7 中国台湾 H5N2 鸟类

12

2019.3.13 2019.3.13 保加利亚 高致病性禽流感

病毒 H5 鸟类

2019.3.13 2018.9.19 意大利 蓝舌病毒 山羊/绵羊

2019.3.13 2018.11.13 中国 非洲猪瘟病毒 猪

2019.3.13 2019.2.1 越南 非洲猪瘟病毒 猪

2019.3.14 2018.12.15 突尼斯 口蹄疫病毒 牛/绵羊

2019.3.14 2017.6.19 南非 H5N8 鸟类

2019.3.15 2019.3.12 丹麦 低致病性禽流感

病毒 H7 鸟类

2019.3.15 2019.3.14 亚美尼亚 利什曼原虫 狗

2019.3.15 2019.2.25 挪威 马疱疹病毒 1 型 马

2019.3.15 2019.2.25 秘鲁 马传染性贫血病

毒 马

2019.3.15 2018.12.11 乌克兰 非洲猪瘟病毒 猪

2019.3.15 2019.2.22 俄罗斯 非洲猪瘟病毒 猪

2019.3.15 2018.11.20 斯洛伐克 病毒性出血性败

血症病毒 虹鳟

2019.3.15 2019.1.1 墨西哥 新城疫病毒 鸟类

2019.3.15 2018.9.19 美国 新城疫病毒 鸟类

2019.3.15 2019.1.2 波兰 非洲猪瘟病毒 野猪

2019.3.15 2018.9.13 哥伦比亚 口蹄疫病毒 牛/猪/绵羊

2019.3.15 2019.1.1 摩洛哥 口蹄疫病毒 牛/山羊/绵羊

2019.3.15 2018.6.18 哥伦比亚 H3N8 马

2019.3.15 2018.9.3 日本 猪瘟病毒 野猪

2019.3.15 2018.6.25 罗马尼亚 非洲猪瘟病毒 野猪

2019.3.15 2018.6.29 罗马尼亚 非洲猪瘟病毒 猪

2019.3.15 2018.7.17 罗马尼亚 非洲猪瘟病毒 野猪

2019.3.15 2018.6.9 罗马尼亚 非洲猪瘟病毒 野猪

13

生物安全图谱

2012 年 4 月至 2019 年 2 月 27 日全球 MERS 病例分布

3 月 1 日，欧洲疾病预防控制中心（ECDC）发布《传染病威胁报告》

（Communicable disease threats report），分析了 2012 年 4 月至 2019 年 2 月 27

日全球中东呼吸综合征（MERS）病例分布，具体情况见图 2。

从图 2 可以看出，2012 年 4 月至 2019 年 2 月 27 日，MERS 病例主要集中

在沙特阿拉伯，其中 2014 年的出现的病例数最多，2014-2018 年沙特阿拉伯出

现的 MERS 病例呈减少趋势。此外，阿联酋、约旦、伊朗、阿曼、也门等国家

也出现了 MERS 病例。

图 2 2012 年 4 月至 2019 年 2 月 27 日全球 MERS 病例分布图

《科学研究动态监测快报》

《科学研究动态监测快报》（以下简称《监测快报》）是由中国科学院文

献情报中心、中国科学院兰州文献情报中心、中国科学院成都文献情报中心、

中国科学院武汉文献情报中心以及中国科学院上海生命科学信息中心分别编

辑的主要科学创新研究领域的科学前沿研究进展动态监测报道类信息快报。按

照“统筹规划、系统布局、分工负责、整体集成、长期积累、深度分析、协同

服务、支撑决策”的发展思路，《监测快报》的不同专门学科领域专辑，分别

聚焦特定的专门科学创新研究领域，介绍特定专门科学创新研究领域的前沿研

究进展动态。《监测快报》的内容主要聚焦于报道各相应专门科学研究领域的

科学前沿研究进展、科学研究热点方向、科学研究重大发现与突破等，以及相

应专门科学领域的国际科技战略与规划、科技计划与预算、重大 R&D 布局、

重要科技政策与管理等方面的最新进展与发展动态。《监测快报》的重点服务

对象，一是相应专门科学创新研究领域的科学家；二是相应专门科学创新研究

领域的主要学科战略研究专家；三是关注相关科学创新研究领域前沿进展动态

的科研管理与决策者。

《监测快报》主要有以下专门性科学领域专辑，分别为由中国科学院文献

情报中心编辑的《空间光电科技专辑》等；由中国科学院兰州文献情报中心编

辑的《资源环境科学专辑》、《地球科学专辑》、《气候变化科学专辑》；由

中国科学院成都文献情报中心编辑的《信息科技专辑》、《先进工业生物科技

专辑》；由中科院武汉文献情报中心编辑的《先进能源科技专辑》、《先进制

造与新材料科技专辑》、《生物安全专辑》；由中国科学院上海生命科学信息

中心编辑的《BioInsight》等。

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告代表相应署名作者的观点外，其所刊载报道的中文翻译信息并不代表译者及

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