Modeling Infectious Diseases in Humans and Animals pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Princeton Univ Pr

作者:Keeling, Matt J./ Rohani, Pejman

出品人:

页数:408

译者:

出版时间:2007-10

价格:$ 90.40

装帧:HRD

isbn号码:9780691116174

丛书系列:

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• 计算社会科学
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《全球生态系统变迁中的病原体动态：跨学科视角下的健康挑战》 内容提要 本书深入探讨了在全球尺度上，由气候变化、人类活动扩张和生物多样性丧失所驱动的复杂生态系统变迁，如何重塑病原体的分布、传播模式及其对人类、家养动物和野生动物健康构成的潜在威胁。区别于传统的疾病模型和流行病学研究，本书采取高度跨学科的整合方法，汇集了生态学、进化生物学、地理信息科学（GIS）、社会人类学以及宏观经济学的最新见解，旨在构建一个更具前瞻性和适应性的全球健康安全框架。 全书共分六个主要部分，共计二十章，层层递进地剖析了从微观的物种间相互作用到宏观的全球供应链影响等多个维度的问题。 --- 第一部分：生态系统重塑与溢出风险 本部分聚焦于环境驱动力如何直接影响人畜共患病（Zoonoses）的风险敞口。 第一章：栖息地破碎化与边缘效应的生态学基础 详细分析了森林砍伐、农业集约化和城市化对生态边界的影响。重点阐述了“边缘效应”（Edge Effects）如何提高宿主物种的密度，并加速不同生态位物种（包括病原体宿主、媒介和人类）之间的接触频率。引入了基于景观尺度的异质性指数（Landscape Heterogeneity Indices）来量化这种接触风险的增加。 第二章：气候变暖对媒介生物地理分布的重塑 本章侧重于温度和降水模式变化如何改变昆虫媒介（如蚊子、蜱虫）的地理范围和生命周期长度。通过对登革热、莱姆病和裂谷热等经典媒介传播疾病的案例研究，展示了媒介适宜区向更高纬度和更高海拔地区迁移的观测数据和预测模型。特别讨论了病原体在媒介体内的潜伏期（Extrinsic Incubation Period, EIP）如何受温度调节，进而影响传播效率。 第三章：生物多样性悖论与稀释效应的修正 深入探讨了生物多样性与疾病传播之间的关系。传统上认为，高物种丰富度会通过“稀释效应”（Dilution Effect）降低特定病原体的传播。本章批判性地审视了该理论在特定生态系统（如热带雨林和岛屿环境）中的局限性，并提出了“关键宿主放大”（Reservoir Host Amplification）模型，强调某些高宿主能力物种在生物多样性降低的环境中可能成为主要的风险驱动因素。 --- 第二部分：病原体的进化适应性与宿主跳跃 本部分着眼于病原体自身的遗传可塑性及其在跨物种传播中的分子机制。 第四章：跨物种屏障的分子生物学解析 从分子病毒学和细菌学的角度，解析了病毒（如流感病毒、冠状病毒）和细菌（如耐药菌株）跨越物种宿主限制所需的关键突变。重点讨论了受体结合域的适应性、聚合酶的错误校对机制，以及对宿主免疫系统的逃逸策略。 第五章：宏基因组学在未知病原体发现中的应用 介绍了高通量测序技术（Metagenomics）如何应用于环境样本（水体、土壤、蝙蝠粪便）中，以系统性地识别“未命名”或“潜在危险”的病原体。本章提供了一套标准化的生物信息学流程，用于从海量基因数据中筛选出具有高跨物种传播潜力的基因簇。 第六章：跨界贸易与全球供应链中的病原体扩散 分析了现代全球化如何加速病原体的地理传播。本章以活体动物贸易（Live Animal Trade）、农产品国际运输为核心，讨论了如何通过分子追踪技术（Phylogeography）重建病原体在不同大陆间的传播路径，并评估了检疫措施的有效性。 --- 第三部分：动物群体健康与人畜共患病的复杂反馈 本部分关注家养动物和野生动物种群动态如何反作用于人类健康系统。 第七章：集约化畜牧业中的抗生素耐药性生态学 对全球集约化养殖场内部的抗生素耐药性（AMR）的发生和传播机制进行了深入剖析。结合环境取样（粪便、土壤、废水），构建了抗性基因（Resistome）在细菌群落中水平转移的动态模型，并量化了抗性传播对公共卫生的长期累积风险。 第八章：野生动物保护与疾病监测的伦理困境 探讨了在保护受威胁野生动物种群时，同步进行疾病监测所面临的实践和伦理挑战。讨论了非侵入性采样技术（如远程感应、粪便分析）的局限性，以及在资源有限情况下，如何优先确定监测目标物种和地理热点。 第九章：媒介生物控制策略的生态后果评估 评估了大规模媒介生物控制项目（如使用杀虫剂、基因驱动技术）对非靶标物种的潜在影响。本章引入了基于生态系统服务的评估框架，以平衡短期疾病控制需求与长期生态系统稳定性之间的关系。 --- 第四部分：社会经济因素与疾病易感性 本部分将焦点转向社会结构、经济不平等和人类行为对疾病暴露的影响。 第十章：贫困、营养不良与宿主免疫应答 分析了社会经济地位（SES）与个体免疫系统功能之间的生物学关联。通过研究微量营养素缺乏如何损害先天性免疫反应，从而增加对特定感染的易感性，揭示了结构性贫困如何成为病原体传播的驱动力。 第十一章：不安全的水源与环境卫生（WASH）对肠道病原体的作用 聚焦于水、环境卫生和个人卫生（WASH）基础设施不足如何促进肠道病原体（细菌、病毒、寄生虫）的循环。本章提供了基于GIS的脆弱性地图绘制方法，识别出城市贫民窟和偏远农村地区在水安全方面的最大差距。 第十二章：人类迁徙、难民危机与疾病再现 考察了武装冲突、气候难民和经济移民对传染病控制构成的挑战。分析了临时定居点、高密度居住环境以及医疗资源匮乏如何导致麻疹、结核病等传统疾病的爆发式反弹，并讨论了跨国疾病监测网络的建立需求。 --- 第五部分：预测建模与数据整合方法论 本部分聚焦于前沿的计算和建模技术，以增强对未来疫情的预测能力。 第十三章：多尺度时空流行病学建模 比较了不同尺度的建模方法，从基于个体的模型（ABM）到基于群体的微分方程模型（ODE）。重点阐述了如何有效地将气候数据、社会经济指标和病原体遗传漂变整合到统一的预测框架中，以提高对爆发早期阶段的敏感性。 第十四章：机器学习在早期疫情信号检测中的应用 介绍如何利用自然语言处理（NLP）技术分析社交媒体、新闻报道和非传统监测数据，以实现对异常健康事件的早期预警。讨论了处理数据噪音、地域偏差和语言多样性的技术挑战。 第十五章：基于本体论的知识图谱构建 提出了一种利用本体论（Ontology）来结构化和链接跨学科健康数据的框架。该知识图谱旨在捕捉病原体-宿主-环境之间的复杂非线性关系，从而支持更精细的风险评估和干预措施设计。 --- 第六部分：面向未来的全球健康治理与适应性策略 本部分提出了一系列跨越传统部门界限的政策建议和治理框架。 第十六章：一体化健康（One Health）的实践障碍与制度创新 批判性地分析了“一体化健康”理念在不同国家和机构层面的实施障碍，包括预算分配、责任划分和专业术语的冲突。本章提出了构建真正协同工作的跨部门工作组的具体操作模型。 第十七章：建立具有韧性的公共卫生供应链与战略储备 探讨了全球疫情暴露出的医疗物资和疫苗供应链的脆弱性。提出了基于风险加权模型的区域化生产和分散式战略储备方案，以应对未来由区域性灾难或病原体突变导致的供应中断。 第十八章：病原体监测的“前置化”：从反应到预防 强调从被动的疫情“应对”转向主动的“前置化监测”。讨论了建立永久性的、基于生态学的早期监测站点的必要性，特别是针对高风险野生动物-人类交界区域。 第十九章：全球健康安全融资机制的改革 分析了现有国际健康融资机制（如全球基金、GAVI）的不足之处，特别是针对新发人畜共患病预防的长期投入不足。本章提出了一种基于风险贡献和受影响程度的动态分摊模型。 第二十章：适应性管理与持续学习的治理体系 总结了面对高度不确定性的全球健康威胁时，治理体系必须具备的适应性（Adaptability）和学习能力。强调政策制定者需要接受“不完美信息”下的决策，并通过定期的、基于实证的回顾，持续迭代其干预策略。 --- 总结 《全球生态系统变迁中的病原体动态》并非一本关于特定疾病的教科书，而是一部关于系统性理解和管理跨界健康风险的综合指南。它要求读者跳出单一学科的视角，理解环境、物种、社会经济压力和病原体进化是如何相互交织，共同塑造未来人类和动物健康的命运。本书的最终目标是为政策制定者、生态学家、公共卫生官员和科研人员提供一个共同的语言和工具集，以应对一个日益耦合且充满不确定性的全球生态健康新常态。

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如果让我用一个词来概括这本书带给我的影响，那应该是“范式转变”。它成功地将原本感觉上很抽象的数学工具，与我们日常生活中面对的疫情冲击紧密地联系起来。我印象最深的是其中关于“时滞效应”和“随机性波动”的章节。在很多早期模型中，传播被认为是连续且确定的，但这在小规模爆发或新出现疾病的初期阶段是完全不符合现实的。这本书详细阐述了如何引入随机过程（如马尔可夫链蒙特卡洛方法）来捕捉个体感染的随机性，以及如何将不同地理区域间的时滞性传播纳入考量。这使得模型不再是僵硬的教科书式演示，而更像是一个可以动态调整、充满不确定性的“数字沙盘”。它不仅仅教会了我如何构建模型，更重要的是，它培养了一种批判性思维——去质疑和反思我们所使用的每一个数学简化背后所隐藏的流行病学含义，这对于任何想在传染病控制领域有所建树的人来说，都是一笔宝贵的精神财富。

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阅读这本书的过程，给我最直观的感受是作者在叙事节奏上的把握非常精准。它不像某些教科书那样，一开始就抛出一大堆艰深的数学推导，而是非常巧妙地从一个引人入胜的流行病学历史事件切入，逐步引出需要建立模型的动机和背景。这种叙事手法极大地降低了初学者的门槛。当我翻阅到关于“潜伏期和传染期建模”的章节时，发现作者对时间序列的处理非常细腻，区分了不同的概率分布在描述潜伏期不确定性时的优劣。而且，书中对“网络结构”在疾病传播中的作用有独到的见解，它没有仅仅停留在网络科学的皮毛，而是深入探讨了不同连接模式（如小世界网络、无标度网络）如何影响疾病的传播速度和最终的流行规模。对我个人而言，最受启发的是关于模型校准和不确定性分析的部分，作者强调了“模型即工具”的哲学，而不是追求一个“完美”的描述性模型，这让我的思维从追求确定性结果转向了拥抱模型带来的概率性预测区间，这在实际的政策制定中至关重要。

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我感觉这本书在排版和图示的使用上，体现了出版方对专业读者的尊重。图表的清晰度和信息的密度达到了一个很高的标准。尤其是那些用不同颜色和线条区分不同情景模拟结果的图形，即便是没有详细阅读旁边的文字解释，也能直观地感受到参数微小变化带来的巨大差异。关于模型的验证和比较，作者提供了一个非常实用的框架：不仅仅是看模型拟合数据的优劣，更重要的是看模型在预测“未见数据”时的表现，即交叉验证的策略。这一点在实际应用中至关重要，因为一个能完美拟合历史数据的模型，如果其底层假设与当前或未来的流行病学趋势不符，那么它的预测价值几乎为零。书中对贝叶斯方法在参数后验估计中的应用也有不少笔墨，这对于需要进行严谨统计推断的读者来说，是宝贵的参考资料，它教会我们如何量化和报告模型结果的可靠性边界。

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这本书的深度是毋庸置疑的，它绝非一本入门级的科普读物，而是为那些希望在传染病动力学领域进行深入研究的学者准备的。我特别欣赏作者对于“动物”部分的处理，这部分内容往往在纯粹的人类流行病学著作中被简单带过。书中详细讨论了人畜共患病的跨物种传播机制，比如宿主间的屏障突破、环境因素的调控作用。它并没有简单地将动物种群视为一个与人类并行的简单系统，而是探讨了种群密度、行为生态学因素如何反馈到人类疾病的发生率上。例如，对特定媒介生物生命周期的精细刻画，以及如何将这些非线性的生物学参数嵌入到宏观的流行病学模型中，这显示了作者跨学科整合能力的强大。对于一个关心全球健康安全的人来说，理解这种“One Health”视角下的建模挑战，远比只关注人类疫情本身更有战略意义，这本书在这方面提供了坚实的理论支撑和丰富的计算示例。

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这本书的封面设计，说实话，第一眼看上去是那种非常专业的、理工科的风格，大量的图表和公式符号在封面上若隐若现，让人立刻联想到严谨的学术研究。我当初是冲着它名字里包含的“建模”二字去的，毕竟现在数据驱动的决策越来越重要，尤其是在公共卫生领域。我期望它能深入讲解如何将复杂的生物学和流行病学过程转化为数学语言，从最基础的SIR模型开始，逐步过渡到更复杂的考虑异质性、空间结构甚至干预措施动态反馈的模型。我尤其希望看到案例研究部分，比如如何利用这类模型来预测流感高峰、评估疫苗接种策略的有效性，或者模拟新发传染病的爆发路径。如果书中能细致地剖析不同模型假设的适用范围和局限性，比如当模型过度简化真实世界的复杂性时，我们应该如何修正或选择更合适的框架，那就太棒了。我关注的重点是模型的构建逻辑和参数估计的实际操作难度，希望它不仅仅停留在理论层面，而是能提供一些实用的工具箱或者编程思路的指引，让读者能够真正上手去“玩转”这些模型，而不是仅仅停留在“知道”模型的存在。

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