洛伦佐·卡佩略;Kim，Jaehee先生;刘思凡;朱莉娅·帕拉西奥斯（Julia A.Palacios）。 追踪SARS-CoV-2演变的统计挑战。 （英语） Zbl 07535198号 统计科学。 37，第2号，162-182（2022）. 概述：SARS-CoV-2的基因组监测有助于跟踪大流行期间病毒的传播和演变。从感染者中分离出的SARS-CoV-2分子序列的可用性，再加上分子动力学方法，为深入了解病毒的起源、进化速度、引入时机、传播模式以及在人群中传播的新变异体的兴起提供了线索。尽管各国政府、实验室和研究人员在全球范围内为收集和排序分子数据做出了巨大努力，但在分析和解释收集的数据方面仍存在许多挑战。在这里，我们描述了目前用于监测SARS-CoV-2传播的模型和方法，讨论了长期存在的和新的统计挑战，并提出了一种方法来跟踪疫情期间新变体的增加。 引用于1文件 MSC公司： 62至XX 统计 关键词：风动力学;遗传流行病学;聚结的;贝叶斯非参数;出生-死亡过程;SIR模型 软件：Nextstrain公司;叶绿素;野兽;阿达普里;BEAGLE公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{L.Cappello}等人，《统计科学》。37，第2号，162--182（2022；Zbl 07535198） 全文： DOI程序 arXiv公司 参考文献： [1] ALTEKAR，G.、DWARKADAS，S.、HUELSENBECK，J.P.和RONQUIST，F.（2004）。并行都市耦合马尔可夫链蒙特卡罗用于贝叶斯系统发育推断。生物信息学20 407-415. 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