京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
CDA数据分析师 出品
人类,你好,我是病毒,这一次你们真该好好认识认识我了。
今天我们聊聊病毒!
很多人常拿我们跟细菌放一起说事儿,我可比细菌简陋的多,它有细胞壁、细胞膜、细胞质等等,而我只有蛋白质外壳和RNA。
如果把它比作是家具齐全的精装修的话,我就一没水没电的毛坯房。
所以一些细菌离开了宿主之后还能自己活着,活很久,甚至活的很好,而我离开了宿主,很快就完蛋。
但是,这不代表你可以轻视我,我可比细菌要坏多了。毕竟细菌里面还有帮助你们人类的,比如大肠杆菌,为你们制造人体所需的维生素,又或是腐生细菌,帮助自然分解有机物,促进生物循环。
而我,只想着自己怎么活下去。这也是我为什么要传播的原因。
01
病毒为什么要传播?
我们同人类一样都是自然选择的产物,我们的演化和其他物种没什么两样。大自然所选择的,是那些最有效的繁殖后代的个体,和帮助后代向适于生存地方传播的个体,同人类的移民一样,总是从一个地方换到一个更好的地方!
就像人类中有杰出者,病毒中的杰出者就是从一个感染者传播到另一个感染者的效率最高的。传播能力强的后代也多,结果也会得到自然选择的偏爱。
02
病毒有哪些传播方式?
那我们是怎么传播呢?这个我倒是跟细菌有很多共同点:
最低级也是最省力的方式是守株待兔,等待一个宿主被下一个宿主吃掉。比如沙门式菌就是因为人类吃了已被感染的蛋或肉而引起的。
中等的传播方式是四两拨千斤。我们等不到旧宿主被吃掉,而是在昆虫的唾液中“搭便车”,当一个昆虫咬了一位宿主后,就马上离开去找新的宿主,比如蚊子、跳蚤、虱子通过叮咬人类分别传播疟疾、鼠疫和伤寒。
再高级一些的传播方式是“没有枪没有炮,自有宿主给我们造”。我们通过改变宿主的身体结构和习惯,来加速病毒的传播,比如流感所运用的策略就是诱使感染者咳嗽或打喷嚏,把一群病菌向未来的新宿主喷射出去。
可别小瞧喷嚏哦,对于没有基本防护常识的人类来说,都自以为打喷嚏离得远点就没事儿,而其实喷嚏最远能喷到8米,在空中保持10分钟之久,足够感染屋子里面的每个人了。这也是为什么有经验的医生们强烈要求大家带口罩防护的原因。
03
病毒如何感染人体?
但如果你不听医生的忠告,不戴口罩,不注意个人防护,被我进入体内,那你就麻烦大了。
以流感病毒为例,我的构造虽然简陋,但却恰好有打开你细胞大门的钥匙,
轻松进入之后我还能让细胞内的马达蛋白做我的车夫把我带到细胞核,占领控制室,命令细胞来为我制造更多的病毒。
不过你们的人体确实已经非常高级了,我们在侵入人体之后,一旦被发现,免疫系统就会开始行动,对我们进行打击。
【发烧】
你们的身体第一反应就是通过发烧来消灭我们,因为在正常体温37度下我们会茁壮成长,而一旦体温升高几度,对热很敏感的我们,确实有点害怕。
【吞噬细胞】
接下来就是吞噬细胞出动,涌向我们,想把我们吃掉,我们也没那么容易被消灭,失败的他们就是你的鼻涕,被你打喷嚏排出体外,还能帮我们传播病毒。
【巨噬细胞】
之后会有第二轮的进攻,巨噬细胞会更疯狂地攻击我们,尽管能消灭一部分我们,你也会因此付出代价,你的嗓子甚至肺部会发炎,咳嗽个不停。
【抗体】
而最后的杀手锏,就是你的免疫系统真正摸清我的套路,把我当作抗原生成对应的抗体的时候,我的末日就要到了。这些抗体会把我们一个个逮捕然后全部消灭掉。
经典的操纵就是你们种牛痘病毒来抵御天花病毒,因为牛痘病毒对人体危害小,但却与天花病毒的抗原绝大部分相同,因此可以早早准备好抗体来抵御天花病毒。这就是你们的经典战例。
结语
在过去数千万年的历史中,我们已经有过无数次的交锋,鼠疫、霍乱、天花等等,你们人类每次都能最终取得胜利,是因为你们的团结、你们的勇气、你们的智慧,始终点燃着人类的希望之火。尤其是冲在第一线的医生们,他们最了解我们,我们也最怕他们。不过还是会有愚昧无知的人类,容易慌乱,传播谣言,到处给人类添乱,这些都是我们的可乘之机。
自己小心点吧人类,少添乱,多帮忙,像过去一样,这次也努力打败我吧!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24