Orateurs invités :
Gavin Gibson (Heriot-Watt University) - Model-based control of spatio-temporal epidemics using latent processes
This talk will describe how the design of disease control strategies based on removals of susceptibles can be helped by the use of spatio-temporal models. In particular, we will describe how latent processes - in this case the unobserved Sellke thresholds of populations members - can be used as a means of coupling epidemics under different control strategies leading to more efficient estimation of the expected disease reduction achieved under competing strategies. In the context of arboreal pathogens such as citrus canker we will compare a number of measures that can be used to prioritise hosts in a population for the application of control demonstrating that a measure which targets those hosts likely to present the greatest infective pressure on susceptibles leads to improvements in disease reduction - at the expense of fewer removals - compared to a meausre which merely targets hosts most likely to be infected. A number of potential extensions of the approach are discussed.
Guillaume Martin (CNRS) - Emergence of resistance to treatment as a process of adaptation to a moving optimum
Many populations experience conditions that change in time over short timescales, where demographic and evolutionary dynamics cannot be separated. The typical theoretical approach to model changing environments (in space and/or time) is to consider adaptation at a set of traits, for an optimum which position depends on the environmental conditions. Several decades of theoretical developments have coupled such ‘fitness landscapes’ with particular scenarios of environmental change: steady, oscillating or stationary stochastic optimum movement. They mostly focused on sexual species with freely recombining genomes (infinitesimal model and quantitative genetics approach), and characterized long-term stationary regimes of adaptation (or maladaptation). However many key situations relevant to treatment outcomes rather correspond to asexuals, in non-stationary regimes of environmental change. Here, we study the evolutionary and demographic dynamics of an initially large asexual population, at or away from stationarity, when the optimum moves arbitrarily along a fixed direction in phenotype space. The model analytically tracks the population size dynamics and the distribution of phenotype and fitness over time. It also provides a lower bound for the probability of extinction in the face of the environmental change (neglecting density-dependence effects). I will quickly discuss the main insights of the general model, and the key parameters that should be measured to test or apply its predictions. I will then illustrate an application to a ‘pulse’ optimum movement, where stress initially increases very fast (e.g. at treatment onset) then fades slowly back to normal conditions (e.g. as the drug is washed out of the system).
Autres orateurs :
Pierre Montagnon (Ecole Polytechnique / INRA) - Un modèle SIR stochastique sur un graphe de populations
Les mouvements d'animaux dus au commerce sont un vecteur important de la propagation d'épidémies entre des exploitations bovines sur de grandes échelles spatiales. La quantité importante de données collectées par les autorités européennes au cours des deux dernières décennies permet de connaître la position au cours du temps de chaque animal au sein des territoires nationaux, ce qui permet de définir et de calibrer des modèles prédictifs pour la propagation de pathogènes. On définit et étudie un modèle de propagation d'épidémies sur un graphe orienté. Les sommets de ce graphe représentent des populations de bovins (au sein de fermes, de marchés ou de centres de rassemblement) et ses arêtes les échanges commerciaux entre les différentes exploitations. On décrit tout d'abord les dynamiques démographiques (naissance, mouvements et mort) des différentes populations grâce à un processus de branchement multitype à temps continu avec immigration constante, avant définir au sein de chaque noeud du réseau un modèle épidémique compartimental SIR (susceptible --> infecté --> remis). On effectue ensuite une comparaison standard du processus SIR obtenu avec un processus de branchement lorsque la population typique du réseau tend vers l'infini (via un paramètre d'échelle adapté), ce qui permet d'identifier deux types de comportements quantitatifs de l'épidémie selon que le processus limite s'éteint ou non. On propose alors une méthode de calcul de la probabilité de ce dernier événement, avant de l'illustrer numériquement en utilisant des données issues de la BDNI pour le Finistère en 2015. Ces données permettent de fixer nos paramètres démographiques, tandis que les paramètres épidémiologiques choisis correspondent à des estimations relatives à la fièvre aphteuse présentes dans la littérature. En ralentissant virtuellement les dynamiques épidémiques grâce à une division des paramètres épidémiologiques par une quantité fixée, on obtient une variance accrue des probabilités d'explosion du processus de branchement limite pour des infections au départ des différents noeuds du graphe. On donne enfin une borne inférieure pour la taille totale de l'épidémie dans le cas où le système dynamique associé au processus SIR considéré admet un équilibre endémique globalement attractif. Cette borne exponentielle en le paramètre d'échelle du modèle contraste avec les résultats standard obtenus dans le cadre de modèles à population fixée (dans lesquels la taille totale de l'épidémie a pour moyenne une fraction de la population) et illustre le rôle du renouvellement de population dans le maintien de l'épidémie sur de très longues échelles de temps.
Christelle Robinet (INRA) - Analyse de risque et gestion des invasions : modèles spécifiques ou génériques ?
Le nombre d’invasions biologiques augmente de manière fulgurante ces dernières décennies. Face à ces invasions, des analyses de risque phytosanitaire sont effectuées pour identifier les espèces exotiques pour lesquelles les probabilités d’introduction, d’établissement et d’expansion sont les plus élevées. Des mesures de gestion peuvent être prises pour prévenir ou contenir de telles invasions. Ces analyses, historiquement faites de manière qualitative et sur dire d’experts, se doivent d’être de plus en plus quantitatives et par conséquent, elles font de plus en plus appel à la modélisation. Dans le cadre d’analyse de risque et de gestion des invasions, il y a toutefois différentes contraintes : (i) ce travail doit souvent s’effectuer dans un temps relativement court par des experts en analyse de risque, et (ii) les modèles doivent être suffisamment flexibles et pertinents pour être appliqués à différentes espèces. Il y a donc des compromis à faire entre modèles génériques (avec relativement peu de paramètres et applicables assez rapidement) et modèles spécifiques (nécessitant plus de ressources pour un développement sur-mesure). Je propose de faire une brève synthèse concernant la pertinence de ces modèles dans ce cadre particulier, et conclure sur les directions à prendre, comme par exemple des modèles statistiques semi-mécaniques que l’on va développer dans le cadre du projet européen HOMED qui débute cette année.
Mathieu Bonneau (INRA) - Répartition du risque d'infestation au sein d'un troupeau de petits ruminants au pâturage tournant
Les Nématodes Gastro-Intestinaux (NGI) sont des parasites présents dans la totalité des élevages de petits ruminants au pâturage. Les symptômes dépendent des espèces de parasites et d’hôtes, mais peuvent aller de la simple perte de poids à la mort, dans un contexte d’élevage intensif. Outre le bien-être animal, les NGI impliquent des pertes économiques pour l’éleveur. Même si, globalement tous les animaux d'un troupeau sont exposés, le timing et le nombre de larves ingérées sont importants car cela déterminera le futur niveau de résistance et d'infestation de l’animal, et influencera en retour la dynamique de la population des stades infestants des parasites sur la parcelle. L’observation directe du nombre de larves ingérées par les animaux est un travail trop fastidieux et une approche de modélisation est nécessaire. Dans cette étude, nous avons voulu caractériser la répartition du risque d’infestation au sein d’un troupeau au pâturage tournant, consistant à laisser les animaux pâturer sur un ensemble de cinq parcelles, pour une durée d’une semaine par parcelle. Nous avons d’abord photographié deux troupeaux à l’aide d’un drone pour déterminer les positions GPS des individus. Ceci nous a permis de calculer des fréquences d’occupation des quadrats de la parcelle, et à l’aide d’une approche en simulation, nous avons pu estimer les cartes de répartition des larves sur la parcelle. Ces cartes nous ont enfin permis d’estimer le risque d’infestation des animaux réentrant sur la parcelle 5 semaines après. Nous avons montré que le risque d’infestation est réparti de manière à peu près uniforme pour la plupart des individus, mais qu’une faible proportion du troupeau ingérait un plus grand ou un plus petit nombre de larves. Nous avons également effectué une analyse de sensibilité pour discuter ces résultats. En termes de modélisation, ce travail pourrait entre autre permettre de mieux définir le nombre de larves ingérées par individus. Plus généralement cette approche pourrait permettre d’identifier des zones à fort risque au sein d’une parcelle, ainsi que des animaux potentiellement infestés.
François Brun (ACTA) - Une démarche générique pour le développement d’outils d’analyse et de prédiction des dynamiques épidémiques à partir des données des réseaux d’épidémiosurveillance des cultures
Contributeurs : Simon Van de Kerckhove (Acta), François Brun (Acta), Mathilde Chen (Acta-INRA), Ivana Aleksovska (Acta-Météo-France-INRA), Christian Debord (IFV), David makowski (INRA) Depuis 2010, le Bulletin de Santé du Végétal (BSV) publie de façon hebdomadaire une information sur l’évolution de l’état sanitaire des cultures à destination des agriculteurs et de leurs conseillers, afin de mieux cibler et rendre plus efficientes leurs interventions, notamment phytosanitaires, et ainsi contribuer à atteindre les objectifs de réduction de l’usage de ces produits (plan ECOPHYTO). Le BSV se base sur des réseaux d’observations de parcelles réparties sur le territoire français et qui fournit des données périodiques sur les maladies et les ravageurs. Nos travaux s’appuient sur un cadre méthodologique proposée dans une thèse (Michel, 2016), dans lequel des modèles linéaires généralisés à effets mixtes étaient utilisés pour analyser et prédire l’état sanitaire pour certains cas d’étude. Nous reprenons cette approche, en la rendant générique et plus opérationnelle, afin de la mettre en œuvre sur un maximum de couples culture-maladie/ravageur pour proposer des outils opérationnels aux acteurs du BSV. Une démarche de criblage est proposée. Pour chaque couple culture-maladie/ravageur, différents modèles sont comparés. En fonction des performances d’analyse et de prédiction, le couple sera retenu ou non. Enfin, les prototypes d’outils seront proposés aux acteurs du BSV si possible dès la campagne 2018. Sur les cas les plus prometteurs, d’autres approches statistiques ou de science des données pourront aussi être explorés et comparées, toujours dans l’optique de proposer des outils performants et opérationnels (utilisable en cours de saison) d’analyse ou de prédiction de l’état sanitaire. Enfin, ces travaux permettent de proposer des outils objectifs d’analyse et de prédiction des dynamiques épidémiques basés sur des modèles statistiques et dont la qualité de prédiction est évaluée. Ces outils doivent permettre de mieux valoriser les données du BSV pour améliorer le conseil aux acteurs agricoles. Nous avons aussi construit un prototype d’application web basé sur ces approches développé lors en 30heures lors du hackathon API-AGRO 2018.
Mathilde Chen (ACTA / INRA / AgroParisTech) - Timing of grape downy mildew onset in Bordeaux vineyards
Grapevine downy mildew (GDM) is a severe disease of grapevines. Due to the lack of reliable information about the dates of GDM symptom onset, many vine-growers begin fungicide treatments early in the season. We evaluate the extent to which such preventive treatments are justified. Observational data for 263 untreated sites-years between 2010 and 2017 were used to estimate the timing of GDM onset on vines and bunches of grapes in South-West France (Bordeaux region), through survival analyses. The onset of GDM was not apparent on vines and bunches before early to mid-May, and the rate of GDM symptom appearance was highly variable across years. Depending on the year, 50% of the plots displayed symptoms between mid-May and late June for vines. For several years, our statistical analysis revealed that the proportion of plots with no symptoms was high in early August on vines (49.2% and 57.2% in 2011 and 2016) and on bunches (between 23 and 79% in 2011, 2012, 2013, and 2016). These results indicate that preventive fungicide application is unjustified in many vineyards, and that regional disease surveys should be used to adjust fungicide treatment dates according to local characteristics.
Denis Fargette (IRD) - Pattern and scale in viral phylogeography: Rice yellow mottle virus in Madagascar and in continental Africa
The phylogeographic history of Rice yellow mottle virus (RYMV) in mainland Africa was reconstructed on a continuous landscape under a Bayesian statistical framework (Trovao et al. 2015). A natural extension of this study was to apply the same spatially continuous approach to the phylogeography of RYMV in Madagascar island. RYMV was first detected in Madagascar in 1989. Isolates were collected from 1989 to 2017 from all parts of the country and were sequenced. They all belonged to a single strain named the S4-Mg strain. The epidemiology and evolution of RYMV in Madagascar contrasts with that in continental Africa by the spatial and temporal scales, the strain characteristics, the rice history and landscape ecology, the agro-climatic environments, and indeed by the epidemiological specificities of an island system (in particular, the degree of isolation). The following analyses were performed to understand the process of emergence and spread of a virus at different spatial and temporal scales under contrasted environmental conditions: (i) the genetic characteristics of the S4-Mg strain were re-examined at the light of an expanded full-length sequence dataset in order to test the assumption of a unique introduction of RYMV into Madagascar; (ii) a suite of tests (Murray et al. 2016) was applied to assess the strength of the temporal signal in the Madagascar and in the African datasets. A flexible partition model between the Madagascar and the continental datasets sharing the temporal signal was subsequently designed. (iii) The phylogeography of RYMV in Madagascar was reconstructed and compared to the spatial and temporal information brought by field surveys conducted throughout the country from 1989 to 2017; (iv) the dispersal statistics of RYMV in Madagascar were computed and compared to those in mainland Africa. Murray et al. The effect of genetic structure on molecular dating and tests for temporal signal. Methods in Ecology and Evolution 7, 80-89. Trovao et al. 2015. Host ecology determines the dispersal patterns of a plant virus. Virus Evolution 1, vev06.
Melen Leclerc (INRA) - A simple leaf-scale model for assessing life-history traits of fungal parasites with growing lesions
Assessing life-history traits of pathogens is central to the understanding of their biology and to evaluate the effects of plant resistance on pathogen development. In cases where parasites colonise substantially host tissues and induce growing lesions the direct experimental measurement of key life-history traits such as latency period or sporulation dynamics can be difficult. We present here a simple leaf scale epidemiological model that was motivated by the study of Phytophthora infestans which causes the late blight of potato. The model consists in convolving a simple growth model which describes the spread of the parasite on an ellipse shape host leaf, and, a sporulation function giving the dynamics of spore emission after a latency period. Then, we use this model to analyse experimental data obtained for two pathogenic strains of Phytophthora infestans inoculated on three potato cultivars with constrasted quantitative resistance level. It allows us to quantify the key life-history traits of the fungal pathogen and assess the effects of host quantitative resistance. We finish by presenting some methodological perspectives of this work. This is a joint work with Frédéric Hamelin and Didier Andrivon
Sandie Arnoux (INRA) - Herd immunity and spread of bovine viral diarrhea virus in beef cattle herds: when should farmers vaccinate their animals?
Bovine viral diarrhea is a worldwide endemic disease of cattle, still circulating in most intensive farming areas despite numerous regional control plans. Vaccination is one of the control option often used in beef cattle herds. However, regular virus introductions in a herd have opposite consequences: on the one hand, it may have large economic impacts in naive herds which vaccination could prevent; on the other hand, it contributes to the natural herd immunity and decreases subsequent animal exposure to infection. Therefore, it is not straightforward when to vaccinate animals vs. let the virus spreads. To address this issue, we developed a stochastic dynamic epidemiological model of BVDV spread in a beef cattle herd and represented different options for vaccination (in terms of coverage, efficacy, cost, and duration). To assess the influence of herd demography on the efficiency of vaccination, we explicitly represented herd demography and infection dynamics for three beef cattle farming systems and performed cost-benefit analyses. We quantified the level of herd exposure to the risk of virus introduction on pasture required to render vaccination efficient. While vaccinating adults can be efficient, vaccinating only heifers always was counterproductive. A laisser-faire strategy was more efficient than vaccination in half the tested beef cattle farming systems, highlighting that the farming system characteristics have to be accounted for when advising farmers as regards to BVD control options.
Coralie Picard (INRA) - Optimisation in silico de la gestion des maladies des plantes à l'échelle du paysage
Les modèles épidémiologiques sont de plus en plus utilisés pour prédire les épidémies et améliorer les stratégies de gestion. Or, l’efficacité de ces stratégies peut dépendre de l’organisation du paysage qui influence la dynamique épidémique. Cependant, la diversité des paysages est rarement prise en compte dans les études. Ici, nous présentons une approche générique in silico pour optimiser à l’échelle du paysage la gestion d’une maladie des plantes. Nous appliquons cette approche à la sharka, la maladie la plus dommageable chez les Prunus, causée par le Plum pox virus (PPV, genre Potyvirus). En France, la gestion de la sharka suit actuellement une procédure complexe et coûteuse basée sur la surveillance des vergers, l’arrachage des arbres symptomatiques, et des restrictions de plantation. Afin d'optimiser cette stratégie de gestion, des simulations de la dynamique épidémique et de la gestion du PPV ont été réalisées sur des paysages caractérisés par 3 niveaux d’agrégation des parcelles, en utilisant un modèle stochastique spatiotemporel. Ce modèle comprend des paramètres épidémiologiques et des paramètres de gestion, et permet de calculer la valeur actuelle nette (VAN), i.e. un critère économique prenant en compte le coût de la gestion et le bénéfice généré par les arbres productifs. Pour déterminer les combinaisons de paramètres de gestion conduisant à la meilleure VAN, une approche d'expérimentation numérique basée sur un métamodèle a été utilisée. Elle permet d'explorer tout l'espace des stratégies possibles de manière parcimonieuse, et de s’orienter progressivement vers les combinaisons de paramètres les plus efficaces économiquement. Par cette approche, des stratégies plus rentables que la stratégie française actuelle ont été identifiées dans le cas d’épidémies émergentes et installées. Efficaces pour tous les paysages, elles nécessitent moins de surveillance des parcelles et n’imposent aucune restriction de plantation. Cette approche a été appliquée à la sharka, mais elle est transposable et pourrait aider à la gestion de diverses épidémies.
Pauline Ezanno (INRA) - Propagation régionale du virus de la diarrhée virale bovine (BVD) : contribution des mouvements commerciaux et des relations de proximité entre troupeaux
Le virus de la BVD circule dans de nombreuses régions de production bovine, entraînant dans les troupeaux infectés des pertes liées aux avortements et à la mortalité induite par l'infection. Plusieurs pays visent à son éradication, avec un succès parfois franc, parfois modéré. Le virus persiste généralement quelques mois dans les troupeaux infectés, mais il peut être réintroduit via les mouvements commerciaux et les relations de proximité, induisant une persistance régionale via le processus de "rescue effect". Mieux comprendre les drivers de la circulation et de la persistance de ce virus à large échelle est donc crucial pour améliorer l'efficacité des plans de maîtrise régionaux. Nous avons développé un modèle mécaniste stochastique combinant dynamique démographique (dont une période de pâturage) et dynamique d'infection de chaque troupeau, et mouvements d'animaux entre troupeaux, avec application à la Bretagne région pour laquelle les données requises existent, ainsi que des observations épidémiologiques avec lesquelles les prédictions du modèle peuvent être comparées. Nous avons montré que les deux voies de transmission contribuent de manière complémentaire à la persistance de l'infection et à la circulation régionale du virus de la BVD. Le nombre d'achats, le nombre de troupeaux voisins, ainsi que le nombre d'achats dans les troupeaux voisins influencent fortement la probabilité de s'infecter. Les troupeaux ayant une très forte probabilité de s'infecter ont une forte probabilité de s'infecter plusieurs fois. Ces résultats ont comme implication pratique de montrer que la maîtrise des mouvements d'animaux seule ne suffira pas à éradiquer la BVD, notamment en zones à forte densité de troupeaux bovins.
Christophe Gigot (INRA) - Using physiologically and spatially structured consumer-resource population models to address current issues in plant pathology
Authors: Christophe Gigot(1,2), Pierre-Antoine Précigout(1,2), Corinne Robert(1,2), David Claessen(2) (1) INRA, UMR 1402 ÉcoSys, 78850 Thiverval-Grignon, France. (2) CNRS-ENS-INSERM, UMR 8197, Institut de Biologie de l'École Normale Supérieure, École Normale Supérieure, 46 rue d'Ulm, 75005 Paris, France. Abstract: Concepts and tools from theoretical ecology may be useful for plant epidemiologists and pathologists for addressing topical questions about, for example, the efficiency of agroecological solutions to mitigating crop diseases or their impact on pathogen evolution. We propose here to showcase two modeling approaches that our team is currently using in this context. Firstly, based on the framework of physiologically structured population models and its numerical implementation (referred to as the EBTtool) we represent a (multi-) seasonally growing crop canopy as a dynamic collection of small infectable patches of leaf tissue with intrinsic and dynamic properties (e.g. age, position in the canopy, nutrient content, infection status). Dynamics of predicted disease epidemics depend on the dynamic properties of all the patches over time. Secondly, the agent-based modeling environment NetLogo provides a conceptual framework to model spatially extended dynamics of disease progression in explicit landscapes with different spatial arrangements of crops that are not necessarily static over the cropping seasons. We are using these two modeling approaches to study resource dynamics at the canopy and landscape scales as a way to explore the potential of regulating crop pathogens by reducing or diversifying nitrogen fertilization practices in the pathosystems wheat/rusts and wheat/septoria tritici blotch. These modeling approaches offer the opportunity to (1) predict short and long term epidemiological dynamics based on assumptions on the consumer-resource interactions at the lesion scale, (2) to reveal pathogen trade-offs (transmission, virulence, aggressiveness) that emerge from the interactions between the pathogen and ecophysiological and morphological dynamics of the crop canopy, (3) to study the effect of spatial resource heterogeneity on pathogen dynamics, adaptation and maladaptation.