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Detecting early-warning signals for influenza A pandemic based on protein dynamical network biomarkers

机译：基于蛋白质动态网络生物标记物检测甲型流感大流行的预警信号

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摘要

The outbreak of influenza A comes from a relatively stable state is a critical phenomenon on epidemic. In this paper, influenza A varying from different states is studied in the method of dynamical network biomarkers (DNB). Through studying DNB of influenza A virus protein, we can detect the warning signals of outbreak for influenza A and obtain a composite index. The composite index varies along with the state of pandemic influenza, which gives a clue showing the turn point of outbreak. The low value (<1) steady state of the composite index means influenza A is normally in the relatively steady stage. Meanwhile, if the composite index of a certain year increases by more than 0.8 relative to the previous year and it is less than 1 and it increases sharply and reaches a peak being larger than 1 in next year, it means the year is normal in the critical state before outbreak and the next year is normally in the outbreak state. Therefore, we can predict the outbreak of influenza A and identify the critical state before influenza A outbreak or outbreak state by observing the variation of index value.
机译：甲型流感的爆发来自相对稳定的状态，这是流行病的关键现象。本文采用动态网络生物标志物（DNB）方法研究了不同状态的甲型流感。通过研究甲型流感病毒蛋白的DNB，我们可以检测到甲型流感暴发的预警信号并获得综合指标。综合指数随大流行性流感的状况而变化，这提供了显示爆发转折点的线索。综合指数的低值（<1）稳定状态意味着甲型流感通常处于相对稳定的阶段。同时，如果某年的综合指数相对于上一年增加了0.8以上，并且小于1，并且急剧增加并在明年达到了大于1的峰值，则意味着该年是正常的一年。暴发之前为关键状态，而下一年通常处于暴发状态。因此，我们可以通过观察指标值的变化来预测甲型流感的爆发，并在甲型流感爆发之前确定关键状态或爆发状态。

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