有图有真相！猪群转运网络的生成和非洲猪瘟病毒有效缓解策略的分析

猪群转运网络对于了解和控制传染病的传播至关重要。由于其机密性，美国猪群转运数据不容易获得。因此，我们提出了一种方法，从公共领域的有限数据中生成这样的网络。作为一个潜在的破坏性候选，我们模拟了非洲猪瘟病毒(ASFV)在我们生成网络中的传播，并分析了网络结构如何影响疾病的传播。我们发现，高度的猪场经营(即市场)在疾病传播中起着关键作用。我们还发现，与其他以中心为基础的缓解策略相比，高度定向隔离和假设疫苗接种对疾病控制更有效。只要有更多的转运数据可用，通过使用更多的数据进行验证，生成的网络就可以变得更加完善。    

图1：生成猪场级别的猪转运网络

注释：该图显示了在猪场级别生成的网络。实心圆圈(节点)表示生猪操作，连接它们的灰色箭头表示生猪运输方向。类型被标记为：种猪(B)、妊娠母猪(F)、保育猪(N)、生长/育肥猪(G)和上市/屠宰(M)。    

图2：生成网络的中心性度量

注释：这三组箱形图显示了三种不同的中心性度量，标记为(In-degree(Kin)、Out-degree(Kout)和Betweenness(BC))。在横轴上，五种不同的养猪操作被标记为：种猪(B)、妊娠母猪(F)、保育猪(N)、生长/育肥猪(G)和上市/屠宰(M)。    

图3：生成网络的中心性度量

注释：这三组箱形图显示了三种不同的中心性度量，标记为(In-degree(Kin)、Out-degree(Kout)和Betweenness(BC))。在横轴上，五种不同的养猪操作被标记为：种猪(B)、妊娠母猪(F)、保育猪(N)、生长/育肥猪(G)和上市/屠宰(M)。

图4：时间序列爆发结果。在生成的猪网络中模拟爆发动态

图5：基于感染源的爆发分析

图6：基于场节点中心度度量的不同目标隔离方案的比较    

图7：基于猪场节点中心度度量的不同目标疫苗接种方案的比较

表1：猪转运网络[2]的混合矩阵。猪类型缩写：种猪(B)、妊娠母猪(F)、保育猪(N)、生长/育肥猪(G)和上市/屠宰(M)

表2：转运网络度中心性数据

表3：生猪类型分布

表4：明尼苏达州史蒂文斯县和赖斯县猪的分布情况

图8：非洲猪瘟流行模型。基于网络的ASFV SEIR流行模型  

表5：ASFV流行模型参数

表6：Guinat等人估计的9个猪群的传播率