长久以来,流感都是人类发展史上所遭受的范围最广且最具危害力的疾病之一。尽管人类在药理学和疫苗学上取得了很大进展,但因其极高的变异能力,这种病原体仍然影响着全世界各年龄组的发病率和死亡率,给人类社会发展带来了严重的威胁。因此,分析流感病毒的传播特性与传播趋势并迅速做出针对性的决策成为有效防控流感疫情的关键所在。本文在全球范围内流感病毒毒株监控大数据的基础上,利用复杂网络方法建立了流感病毒的传播模型,描述全球流感传播的动态特性,以确定全球流感传播网络中的重要起源点和汇聚点,并预测流感病毒的传播趋势,进而制作不同的流感疫情防控策略,以期最大限度地抑制世界各地的病毒传播。本文的主要内容具体如下。(1)本文采用美国国家生物技术信息中心NCBI平台中流感病毒数据库的一部分研究价值高的开放数据作为分析数据集。利用复杂网络技术建立流感病毒基因组序列相似性网络,通过ClustalO算法对流感病毒基因序列进行相似性度量,同时在此基础上定义一个阈值来划分出最佳的流感病毒子群,从而挖掘出更多有用的信息。(2)选取病毒菌株的出现日期作为时间信息,选取病毒菌株的出现城市作为地理信息,从时间和地理双重角度出发,构建流感病毒传播模型以及仿真。绘制世界地图并以其作为背景,将病毒菌株的地理信息映射到世界地图背景上的对应位置,作为流感传播网络中的节点。以传播子网为单位,建立相应的流感病毒传播模型。计算所建立的流感病毒传播子网的特征参数,如网络的节点度分布、网络介数、群集系数等数据来分析网络的拓扑结构,并以此为基础分析全球背景下流感病毒的发展趋势。(3)建立流感病毒传播行为分析可视化平台,导入NCBI平台提供的流感病毒资源库所记录的2008年到2018年间的H1N1型HA基因序列作为数据基础,构建2008年到2018年间的H1N1流感病毒传播模型来对流感病毒传播的过程进行深入的研究以验证平台的可用性。