精液作为一种特殊的蛋白质和遗传物质，可携带和传播多种致病微生物^[1-7]。大量动物感染试验、细胞培养以及血清学检测证实，精液所携带的病原微生物可引起多种疫病的大范围流行和扩散，更为重要的是经由精液传播各类遗传、非遗传性病毒及未知病原存在着非常大的风险不确定性^[2-5]。目前研究证明，家畜精液可以携带和传播的病毒有口蹄疫病毒(foot and mouth disease virus，FMDV)、蓝舌病病毒(bluetongue virus，BTV)、牛白血病病毒(bovine leukemia virus，BLV)、传染性牛鼻气管炎病毒(infectious bovine rhinotracheitis virus，IBRV)、牛病毒性腹泻病毒(bovine viral diarrhea virus，BVDV)、牛流行热病毒(bovine ephemeral fever virus，BEFV)、猪水泡病病毒(swine vesicular disease virus，SVDV)、猪伪狂犬病病毒(pseudorabies virus，PrV)、猪细小病毒(porcine parvovirus，PPV)、日本乙型脑炎病毒(Japanese B encephalitisvirus，JBEV)、非洲猪瘟病毒(African swine fever virus，ASFV)、副痘病毒(parapoxvirus)以及一些尚待标记的病毒，其中FMDV、SVDV、ASFV、PrV、PPV等被认为是最为重要和危害最大的^[2-12]。

近年来，我国畜牧养殖业快速发展，国外精液的引入数量巨大。虽然精液可以携带多种病原及隐形遗传疫病被认可，但国内对引入精液的量化风险及科学评估却鲜有报道。施马伦贝格病毒(Schmallenberg virus，SBV)是一种以库蠓为传播媒介的反刍动物非接触性传染病病原，精液及胚胎中亦发现此类病毒存在^[13-15]，其主要侵害反刍动物中枢神经系统，可引起反刍动物产奶下降以及胎畜畸形或死胎^[13-18]。2011年夏秋，德国、荷兰、比利时等欧盟多个国家反刍畜群中大面积暴发施马伦贝格病，引起了OIE等国际组织的广泛关注^[16-18]。在欧盟多个国家发生施马伦贝格病毒病后，中国国家质检总局和农业部发布2012年第67号联合公告：对来自疫区的精液、胚胎等实施严格的管理措施，停止签发许可证，禁止直接或间接输入来自疫区国家的反刍动物遗传物质。中国目前是施马伦贝格病无疫国家，施马伦贝格病毒病对中国来说是一种外来动物疫病。国际贸易组织(WTO)对地区和国家间自由贸易的条件是贸易风险要达到进口国家的可接受风险水平(Acceptable Level of Risk Protection，ALP)。针对特定的无特定疫病国家，可接受风险水平的确定一般都是由进口国家根据本国自身状况制定风险可接受水平，故而量化动物产品进口的风险是推动入境贸易按照WTO规则标准实施的根本的技术基础，而目前国内入境检疫针对入境商品的量化风险报道较少，入境检疫的可接受风险水平也尚未有明确的界定，这对我国的贸易安全、生物安全和公共卫生安全都具有潜在的威胁。针对这一焦点问题, 笔者通过对OIE国际动物疫情信息库^[17-18](World Animal Health Information System, WAHIS)中比利时2012—2015年SBV发生状况的挖掘，基于统计分布模拟开展比利时牛精液产品携带SBV通过口岸贸易传入中国的潜在入侵风险评估。统计分布模拟被广泛的应用到动物卫生、植物病虫害发生状况等的不确定性研究中^[19-24]。贝叶斯统计推断是一种数学认知和统计决策的过程, 其广泛应用于人工智能、进化医学和生物学、医疗诊断、人口调查与统计评估、监测与抽样等^[25-38]多个方面。精液出口携带特定病原的风险具有较大的不确定性，这种不确定性来自于精液生产、加工、贮存和运输等一系列复杂过程。本文基于统计分布模拟和贝叶斯推断，依托Poptools在Excel的插件作为量化平台，模拟比利时拟输华的牛精液产品中可能携带施马伦贝格病毒量化评估和统计决策研究，通过本研究亦可为中欧有关精液等遗传物质相关贸易谈判提供科学依据和技术支撑。

1 数据来源、方法、假设和模型 1.1 数据来源

比利时养殖畜群分布及其施马伦贝格病毒病发生状况主要来自于OIE国际动物疫情信息库(WAHIS)、科技文献查新和欧洲食品安全局网站(European Food Safety Authority, EFSA)等^[13-18], 对SBV的血清学抗体、病原和供体动物精液的检测诊断方法来自于有关科技查新^{[14-18, 37-38]}。比利时拟输华的商业化人工授精中心数量、分布及其受精中心精液供体动物数量、产能状况等来自于中欧农业部贸易交流与谈判。

1.2 理论框架、方法、模型假设和原则

本文的量化评估主要是在国际动物卫生组织(OIE)推荐的风险评估框架内开展的, 该框架风险分析主要包括风险识别、释放评估、暴露评估等几个部分。统计分布模拟和量化评估的理论基础主要基于贝叶斯统计推断和条件概率分布模拟的方法^[19-31]。

1.2.1 贝叶斯统计推断

贝叶斯统计推断可以表示为：

设D1，D2，……，Dn为目前已知目标函数θ的一个未知空间, 对目标函数未知空间的认知过程也是贝叶斯推断的过程, 在这一过程中，D1，D2，……，Dn就指代其产生风险和可能对风险有影响的每一个过程和关键控制点。如果以P(Di)表示事件Di发生的概率, 且P(Di)＞0(i＝1，2，…，n)，P(Di)可以为离散或连续分布。对于任一事件$ xi\left( {xi \subseteq \theta } \right) $，P(xi)＞0, 基于贝叶斯理论和推论(1763), 综合把其各个风险因素$ Di\left( {Di \subseteq xi \subseteq \theta } \right) $发生概率作为先验分布, 由贝叶斯公式得θ的后验分布:

$ p\left( {\theta \left| X \right.} \right) = \frac{{p\left( {X\left| \theta \right.} \right)p\left( \theta \right)}}{{\int_\mathit{\boldsymbol{ \boldsymbol{\varTheta} }} {p\left( {X\left| \theta \right.} \right)p\left( \theta \right)d\theta } }}; $

(1)

其中, p(θ|X)为“后验分布”, 它表达了观察和认知x事件前对x事件相关因素的认识程度或经验, 它是一个密度函数。它可以是一个连续的分布, 也可以是间断分布。它表达了对事件x一种不确定性认识，它是贝叶斯推断的最终目标。公式中出现的“|”表达的是条件概率，即在甲事件(X)发生条件下，乙事件(θ)发生的概率。在本文中目标函数θ指代来自比利时牛精液出口携带SBV的风险分布函数, 由于牛精液携带SBV风险的产生是一系列风险因素决定的, 其具有较大的不确定性。对这一不确定性的影响因素的认知就是本研究中贝叶斯推断的主要内容。

1.2.2 风险问题与口岸入境风险估算

条件概率是一种基于经验和主观判断的概率理论。条件概率定义为事件A发生是在事件B发生的先验条件基础上。精液携带特定病原风险F(θ)是由监测体系有效性、供体动物选择、排精时间与间隔、生产加工、贮存、产地检疫、运输…F(D_i)等一系列高度关联的事件组成, 因此F(θ)是在F(D_i)事件发生基础上发生的, 是严重依赖于F(D_i)所认知的风险过程。因此基于条件概率描述, 精液携带特定病原风险F(θ)可以表达为：

$ P\left[{F\left( \theta \right) \cap F\left( {{D_i}} \right)} \right] = P\left[{F\left( \theta \right)} \right] \times P\left[{F\left( {{D_i}} \right)\left| {F\left( \theta \right)} \right.} \right] $

(2)

基于公式②的条件概率的描述, 结合贝叶斯推断的联合分布密度函数，获得精液中携带特定病原风险可以表述为：计算随机在入境口岸中抽取到至少一批次检出为假阴性的精液的概率(n为口岸入境精液批次), 其可以表达为：

$ \begin{array}{c} P\left( {\theta \left| X \right.} \right) = P\left[{F\left( \theta \right)} \right] \cap p\left( {x\left| \theta \right.} \right) = 1 - \\ \left\{ {1 - P\left[{F\left( \theta \right)} \right] \times P\left[{p\left( {x\left| \theta \right.} \right)\;\left| {P\left[{F\left( \theta \right)} \right]} \right.} \right]} \right\}\widehat {}n \end{array} $

(3)

2 结果 2.1 比利时SBV发生状况及其畜群感染率模拟-(F(D₁))

基于2012—2015年度间比利时Federal Agence for the Safety Food Chain(FASFC) SBV的系统主动监测和欧洲食品安全局(EFSA)的通报体系，可以发现2011年8月到2013年5月间，比利时的施马伦贝格病毒病病例高发期在2012—2013年间，共报告疑似SBV病例1 206个牛场，确诊427个，报告疑似SBV病例山羊场14个，确诊4个，报告疑似SBV病例绵羊场260个，确诊169个。整体看牛场的感染数量明显大于羊场，牛场的场间流行率也高于羊场，2012年也是比利时反刍动物畜群SBV发病的高峰期，模拟得到2012年比利时牛场的发病率在95%的置信区间分布在0.158 4到0.189 0之间，期望的均值为0.173 5，95%的高置信上限值为0.189 0，其意义为在97.5%概率内的最大发病率为0.189 0(见图 1A)。2013年比利时牛场的发病率在95%的置信区间分布在0.005 51到0.013 04之间，期望的均值为0.008 8。95%高置信上限值为0.013 04，其意义为在97.5%的概率内的最大发病率为0.013 04(图 1B)。

2.2 SBV的诊断与检测方法有效性分布模拟——(F(D₂))

施马伦贝格病毒病可根据流行病学和临床症状作出初步诊断, 但病例确诊需要实验室诊断, 其方法主要包括病毒分离与鉴定、中和试验、免疫荧光、荧光定量PCR和ELISA等方法^[39], 其中ELISA的方法在欧盟范围内应用最为广泛。目前商业试剂盒可以使用的包括瑞典Svanova、德国Gerbion、荷兰IDEXX、法国ID Vet、德国Qigen和美国Quidel等公司的SBV的ELISA检测试剂盒。欧盟区域内不同实验室应用ELISA检测试剂对SBV的真阳性检出率有较大差别, 其中比利时官方提供的区域实验室(DGZ&ARSIA)和参考实验室(CODA-CERVA)对IDvet公司的ID Screen^® Schmallenberg virus Indirect ELISA试剂盒的比对试验结果显示:如果疑似样品认定为阳性, 则其敏感性期望值为86.49%(95%CI，76.55%~93.22%)；如疑似样品认定为阴性则敏感性稍低，其期望值为78.67%(95%CI，67.68%~87.29%)^[32-33]。ID-vet公司提供的该型的施马伦贝格病毒病ELISA检测试剂盒最优的理想化状态的诊断敏感性为97.64%。基于贝叶斯推断和统计决策风险最小化原则, 以Se=89.72%(95%CI, 67.68%~97.64%), Sp=99.08%(95%CI, 95.92%~100%)为(D_i)分布函数参数参与p(x|θ)的联合分布函数和p(θ|X)为“后验分布”函数模拟(图 2)。

2.3 供体动物SBV阳性率及其阳性预测值分布——(F(D₃))

按照比利时官方提供的牛精液采集中心最大可提供牛精液的种牛数量共计124头(只)，假设按照现有方法其SBV阳性样品的检出数量为0，结合比利时官方提供的区域实验室(DGZ&ARSIA)和参考实验室(CODA-CERVA)对ID-vet公司的ID Screen^® Schmallenberg virus Indirect ELISA试剂盒的阳性检出率，利用蒙特卡洛模拟得到的发生率如图 3所示，其阳性率分布的范围在95%的置信区间分布在0.000 408到0.002 37之间，期望均值为0.007 95。97.5%概率内的最大值为0.029 1(图 3)。

结合检测方法和试剂的敏感性、特异度和比利时官方区域实验室(DGZ&ARSIA)和参考实验室(CODA-CERVA)2012—2014年度的主动监测数据，以风险最大化和风险邻近原则，选取2013年比利时畜群的SBV发生率作为计算供体动物畜群的阴性预测值(negative predict value，NPV)和阳性预测值(positive predict value，PPV)的参数参加模拟，得到供体动物阳性预测值的期望值为0.001 955。85%的置信区间分布在0.001 3到0.002 9之间，其意义为随机抽取1 000头供体动物，可能会得到3头假阴性的动物。而如果选取2015年度SBV发生的病例报告数，其阳性预测值超过66.886 6%的概率不大于0.001 9(图 4)。

2.4 进口一批次精液的后验风险估算——P(θ|X)

按照比利时官方提供的数据，授权出口的5个精液中心的种牛数量共为124头，假设从每个牛精液人工授精中心选取的动物数量最小为10头，可能会选取15头，最多选取28头来考虑，而一批次的精液最多来自5个中心，最少来自1个，可能来自3个；按照2011年度出口到中国种用牛精液批次标准，模拟2017—2018年度比利时出口到中国市场的精液批次最多7个批次，最少1个批次，4个批次的可能较大来计算，按照上述的假设可以得到进口到中国的精液一批次中可能的假阴性的概率在82.16%的置信区间内分布在0.001到0.006之间，其意义为1 000批次的精液中，阳性检出的批次在82%的可能范围内为1到6个批次，大于6个批次的假阴性概率小于13.63%, 大于一个批次的概率大于95.80%。(图 5)。

3 讨论

施马伦贝格病毒(SBV)是一种虫媒病毒，其具有较强的流行性和快速传播的特征，欧盟的SBV疫情在2012—2013年度间发病达到高峰，当前报道显示SBV发生和流行的区域主要还是在欧盟的有关国家，但发病风险已经显著降低。目前国际上对其的关注度主要源于其带来的贸易上的壁垒和由此造成的巨大的经济损失。虫媒病毒通常都具有传染性强、传播快速、危害巨大等几个方面的特性，相关的风险控制措施包括实施严格风险评估、检疫和监测等，但应该明确的是虫媒病一旦在特定环境和体系中定殖，根除的可能性基本不存在。目前德国、法国、比利时等多个欧盟国家申请中国解除由于2011年施马伦贝格病毒病疫情导致的生物遗传物质(如牛精液、胚胎)进口的禁令。我国是施马伦贝格病毒病无疫病病例报道国家，国家相关的监测显示目前SBV对我国来说是一种外来动物疫病。国际贸易组织(WTO)对地区和国家间自由贸易的条件是：贸易风险要达到进口国家的可接受风险水平(ALP)。针对特定的无特定疫病国家，可接受风险水平的确定一般都是由进口国家根据本国自身状况制定风险可接受水平，从而最大限度地平衡入关贸易所得利益和入关导致的潜在入侵的暴露危害损失。张志诚等^[40]的研究显示，施马伦贝格病毒病如果在国内养殖畜群中暴发，第一波次的保守估计损失超过100亿元人民币的可能性大于95%, 超过320亿元人民币的概率小于10.71%, 84.27%的置信度内损失会在100亿~320亿元之间。

我国是一个贸易大国，每年都有海量入境的各类产品，但由于在入境监管多部门管理体系掣肘及在关键技术上的缺失和主观随意决策，导致各类不确定性风险的潜在入侵，给我国的生物安全、公共卫生安全和国家安全体系等带来了潜在的暴露危害损失及安全隐患和威胁。量化风险评估基于科学方法、严谨的逻辑和大数据运算，其结果对风险管理具有极强的可操作性和指导性。精液等遗传物质是一类具有高价值、高风险和高危害的特殊产品，国际上如美国、加拿大等针对特定风险的入境产品(如生物遗传物质等)都有较为严格的入境标准和决策程序。针对特定产品，开展量化风险评估，制定入境决策标准可以有效降低由于主观臆断导致的潜在入侵风险和危害损失。但目前我国针对入关贸易的量化风险评估和决策尚未开展有效的研究，农产品入境检疫也缺乏一个明确的可接受的风险水平。

贝叶斯统计推断的方法在国际上风险分析、评估和预测等领域有广泛应用，其优点是具有科学性强、逻辑严密和适用性广的特点。但同时因其理论基础不同于经典统计分布，故而存在较多争议。本文中对比利时SBV风险状况模拟中依托与目前掌握的相对有限信息模拟比利时牛精液输出中国产生的风险可能会存在一定的局限性，但考虑到风险评估和风险管理的复杂性、主观性和客观要求，依托贝叶斯统计推断开展量化风险评估和模拟也不失为一种有益的探索和尝试。

4 结论

基于2011－2015年度比利时官方报告的施马伦贝格病毒病例分布的信息，量化模拟评估当前如果开放比利时牛精液市场会对我国养殖畜群产生的入侵风险。结果显示：比利时养殖畜群存在SBV的释放风险，其牛精液供体动物阳性率分布的范围在95%的置信区间分布在0.000 408到0.002 37之间，期望均值为0.007 95，施马伦贝格病毒阳性预测值超过66.886 6%的概率不大于0.001 9。参照比利时2011年度出口中国的精液批次标准，模拟现阶段比利时种用牛精液出口到中国市场每1批次中可能检出的SBV假阴性概率在82.16%的置信区间内分布在0.001到0.006之间，即1 000批次精液的假阴性检出批次在82%的置信区间为1到6个批次，大于6个批次的假阴性概率小于13.63%, 大于1个批次的概率大于95.80%。