Multi-taxa integrated landscape genetics for zoonotic infectious diseases: deciphering variables influencing disease emergence
Notice bibliographique
Résumé
Zoonotic disease transmission systems involve sets of species interacting with each other and their environment. This complexity impedes development of disease monitoring and control programs that require reliable identification of spatial and biotic variables and mechanisms facilitating disease emergence. To overcome this difficulty, we propose a framework that simultaneously examines all species involved in disease emergence by integrating concepts and methods from population genetics, landscape ecology, and spatial statistics. Multi-taxa integrated landscape genetics (MTILG) can reveal how interspecific interactions and landscape variables influence disease emergence patterns. We test the potential of our MTILG-based framework by modelling the emergence of a disease system across multiple species dispersal, interspecific interaction, and landscape scenarios. Our simulations showed that both interspecific-dependent dispersal patterns and landscape characteristics significantly influenced disease spread. Using our framework, we were able to detect statistically similar inter-population genetic differences and highly correlated spatial genetic patterns that imply species-dependent dispersal. Additionally, species that were assigned coupled-dispersal patterns were affected to the same degree by similar landscape variables. This study underlines the importance of an integrated approach to investigating emergence of disease systems. MTILG is a robust approach for such studies and can identify potential avenues for targeted disease management strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».