目的:探讨时序传播图和病例活动轨迹表在描述某地区新型冠状病毒肺炎传播模式方面的优势，为政府相关部门进行疫情防控提供依据。方法:将某地区某时段确诊病例按照其发病时间、年龄、性别、密切接触人数及相互关系，绘制时序传播图和发病前14 d的活动轨迹表。结果:截至2020年2月10日，该地区报告的63例新型冠状病毒肺炎病例中，确诊57例（含死亡1例），无症状感染者6例；输入性病例57例（占总报告病例数的90.48 %），聚集性疫情报告病例36例（占总报告病例数的57.14 %），病例间互为亲友关系或同乘乘客，病例代际已传播至第4代。 结论:确诊病例时序传播图和活动轨迹表提示，该地区新型冠状病毒肺炎疫情以输入性病例为主，聚集性传播成为当地疫情发展的主要构成。确诊病例时序传播图和活动轨迹表简单明了，可一图看懂当地传播模式，值得在重大传染病防控工作中推广。

目的:调查北京市海淀区某商品交易市场（Y市场）相关新型冠状病毒肺炎（COVID-19）聚集性疫情，分析其传播链及传播模式，为COVID-19疫情防控提供参考依据。方法:采用现场流行病学和聚集性疫情调查方法，描述COVID-19病例三间分布等流行病学特征，绘制病例发病时序图和分析传播链。采集调查对象呼吸道标本，采用实时荧光RT-PCR法进行新型冠状病毒核酸检测。结果:本次COVID-19聚集性疫情的感染来源于北京市丰台区某农产品批发市场（X市场），由Y市场1名从业人员暴露于X市场引发，随后在Y市场、周边社区、美食城、公司、家庭等地导致8起聚集性疫情，共报告关联性COVID-19确诊病例20例，无症状感染者1例。发病时间主要集中在6月10-14日，男性8例，女性13例；年龄中位数为45岁，年龄范围5~87岁；首发症状以发热（10/20）、咽部不适（7/20）为主；潜伏期中位数5（ IQR：3~8）d；代间距中位数5 d；续发率3.7%（20/538），家庭密切接触者续发率14.0%（7/50）。 结论:Y市场COVID-19疫情是通过被污染环境、物品、人员接触等多种暴露方式导致的聚集性疫情，北京市海淀区通过综合防控措施使COVID-19疫情得到有效控制。

目的 探讨河南省濮阳市COVID-19病例的流行病学特征,为疾病防控提供依据.方法 收集濮阳市17例COVID-19确诊病例的流行病学资料,通过绘制发病时序图、病例关系图描述和分析其时间、地点及人群分布特征.结果 17例确诊病例中,男性7例(41.2％).年龄在12～ 66岁之间,中位数36岁.共发生4起聚集性疫情,涉及病例12例(70.6％),均涉及家庭续发病例.中位潜伏期为6.5d,最短3d,最长13d.其中,1例二代病例的发病时间比指示病例早11d.发病-就诊间隔的中位时间为4d,最短0d,最长12 d.17例病例中,有6例14d内有湖北旅居史,1例有境外旅游史.其余病例均为本地感染者,其中8例为确诊病例的密切接触者,2例传染来源不明.密切接触者中,家庭聚集性病例的传染途径包括密切接触传播和呼吸道传播.小区续发病例的传播途径推断为楼梯间飞沫传播.结论 濮阳市以家庭聚集性疫情为主,且指示病例大部分为湖北传入性病例,潜伏期病例存在传染可能.

目的 利用蛋白质芯片检测技术结合多维统计方法分析骨骼肌组织的蛋白质变化,进行死亡时间推断.方法 大鼠颈椎脱臼处死后置于16℃环境中,提取死后不同时间点(0d、1d、2d、3d、4d、5d、6d、7d、8 d和9 d)骨骼肌的水溶性蛋白质,获取相对分子质量为14000～230000的蛋白质表达谱数据,采用主成分分析(principal component analysis,PCA)和正交偏最小二乘(orthogonal partial least squares,OPLS)进行数据分析,构建Fisher判别模型及反向传播(back propagation,BP)神经网络模型对大鼠死亡时间进行分类预测.另外收集不同死亡时间的人体骨骼肌蛋白质表达谱数据,通过热图和聚类分析观测其与死亡时间之间的关系.结果 大鼠骨骼肌蛋白质谱峰随死亡时间呈一定的时序性变化.PCA结合OPLS判别分析结果显示,除死后6d、7 d和8 d外,各死亡时间组间差异有统计学意义(P＜0.05);经Fisher判别分析,模型内部交叉验证准确率为71.4％,外部验证准确率为66.7％;BP神经网络模型分类预测结果显示,模型内部交叉验证准确率为98.2％,外部验证准确率为95.8％.经聚类分析,人体骨骼肌蛋白质表达在死后4 d与死后25 h内差异有统计学意义.结论 蛋白质芯片检测技术可快速、准确、高重复性地获取死后不同时间点大鼠和人体骨骼肌相对分子质量为14000～230000的水溶性蛋白质表达谱,建立基于多维统计方法的多种死亡时间推断模型,有望为死亡时间推断提供新的思路和方法.