Résumés des présentations - Nantes 2020

 

Adrakey

Hola Kwame

INRAE

Evidence-based controls for epidemics using spatio-temporal stochastic models in a Bayesian framework

The control of highly infectious diseases of agricultural and plantation crops and livestock represents a key challenge in epidemiological and ecological modelling, with implemented control strategies often being controversial. Mathematical models, including the spatio-temporal stochastic models considered here, are playing an increasing role in the design of control as agencies seek to strengthen the evidence on which selected strategies are based. Here, we investigate a general approach to informing the choice of control strategies using spatio-temporal models within the Bayesian framework. We illustrate the approach for the case of strategies based on pre-emptive removal of individual hosts. For an exemplar model, using simulated data and historic data on an epidemic of Asiatic citrus canker in Florida, we assess a range of measures for prioritizing individuals for removal that take account of observations of an emerging epidemic. These measures are based on the potential infection hazard a host poses to susceptible individuals (hazard), the likelihood of infection of a host (risk) and a measure that combines both the hazard and risk (threat). We find that the threat measure typically leads to the most effective control strategies particularly for clustered epidemics when resources are scarce. The extension of the methods to a range of other settings is discussed. A key feature of the approach is the use of functional-model representations of the epidemic model to couple epidemic trajectories under different control strategies. This induces strong positive correlations between the epidemic outcomes under the respective controls, serving to reduce both the variance of the difference in outcomes and, consequently, the need for extensive simulation.

Baudrot

Virgile

INRAE

Tracking uncertainties in risk assessment of pest control strategies on non-target species  

Field cultivation of Genetically Modified Bt-plants has a potential environmental risk toward non-target organism (NTOs) such as butterflies larvae through the consumption of Bt-maize pollen. Bt-maize produces a toxic protein, Cry, acting as an insecticide on pests such as the European Corn Borer (Ostrinia nubilalis) or the Mediterranean Corn Borer (Sesamia nonagrioides). As the Bt toxin is expressed in pollen which is dispersed by wind, exposure to Bt toxin is likely to occur outside maize fields over large distances and can thus reach habitats of NTOs.

In order to assess the current environmental risk of Bt maize at landscape scales and how management measures might mitigate the risk in a given agro-ecosystem, we developed an Agent-Based Model, briskaR. This framework implements a spatially-explicit exposure-hazard model considering the dynamics of pollen dispersal obtained by convolving GM plants emission patterns with a dispersal kernel. Then, NTOs population dynamics are modelled with a phenological stage-structured degree-day model applied on several years. The ecological temporal risk map of Bt-maize is predicted by a toxicokinetic-toxicodynamic model accounting for the impact of the dynamics of toxin ingestion on lethal effects at the individual level. Then we introduced a set of statistical metrics (Multiplication Factor, Average Population at Risk and Pareto Front) in order to define the fine line between negligible and potential threat on NTOs.

Carmona

Philippe

Université de Nantes

Pathogen emergence in seasonal environments

 

Clin

Pauline

INRAE - Agrocampus ouest

Taking advantage of pathogen diversity and plant immunity to minimize disease prevalence

The effects of pesticides on public health and the decline of biodiversity are alarming. Alternative methods to control plant diseases are urgently needed. Host mixtures are a promising component of future agro-ecological solutions but their design remains to be optimized. In plant disease epidemiology, whether and how host mixtures may reduce disease prevalence has long been studied, both theoretically and empirically. In particular, it is well known that pathogen diversity and plant immunity are key to the possible success of host mixtures against plant diseases. This is because pathogen genotypes that produce little or no symptoms on some plant genotypes trigger a long-lasting immune response protecting against subsequent infections from other pathogen genotypes; this is a form of cross immunity. However, this phenomenon was thus far absent from mathematical models aiming at designing host mixtures. In this study, we explored under which circumstances two pathogen genotypes can coexist in a mixture composed of two host genotypes, and how this affects the total prevalence of the disease. In addition, we assessed the ecological and epidemiological implications of cross immunity triggered by one pathogen genotype on one host genotype. We showed that there is an optimal fraction of each host genotype to be achieved to minimize disease prevalence. The existence of such an optimal fraction is a direct consequence of cross immunity. The stronger the host immune response, the stronger the reduction in disease prevalence brought by host mixtures. Our results highlight the importance of considering both pathogen diversity and plant immunity in designing optimal host mixtures. Future research in behavioral epidemiology may help achieving optimal mixtures in the field.

Cristancho

Lina

INRAE

Modélisation intégrée de la propagation d'agents pathogènes à travers le commerce d'animaux, en prenant compte des décisions de contrôle par les éleveurs

La prise en compte des décisions individuelles dans les modèles épidémiologiques mécanistes reste un défi, en particulier pour les maladies animales endémiques pour lesquelles le contrôle n'est pas obligatoire. On présente un modèle intégratif original en combinant deux sous-modèles: A) un pour la dynamique d'une épidémie de bétail à l'échelle régionale, et B) un pour le comportement des agriculteurs concernant l'adoption d'une mesure de lutte contre la propagation de la maladie. Ce modèle intégratif est formalisé mathématiquement, et son comportement est exploré à travers des simulations et des analyses de sensibilité.

Dessaint

Fabrice

INRAE

Proposition de création d'une Task View R sur l'épidémiologie/épidémiosurveillance

R est un logiciel de plus en plus utilisé et l’un de ces nombreux avantages réside dans la possibilité d’ajouter au système de base, un grand nombre de fonctions contenues dans des packages. Ainsi, en septembre 2019, le CRAN proposait 14914 packages. Cet avantage est aussi un inconvénient dans la mesure où il est maintenant de plus en plus difficile de trouver de l’information sur une méthode. Les "Task views" sont l’une des réponses mise en place par la communauté R pour aider au choix des packages.

Une task view, c’est une compilation, regroupant par grands thèmes ou disciplines, les packages R jugés les plus utiles/pertinents. Le CRAN en propose 40 (décrivant entre 20 et 2àà packages). 

Dans le cadre du CATI IMOTEP, nous avons mis en place en décembre 2019, un groupe de travail pour réfléchir à la construction d'une task view autour du thème de l'épidémiologie.

Cette présentation fait le point sur l'avancement de ce projet.

Hamelin

Frédéric

AgroCampusOuest

Coinfections by noninteracting pathogens are not independent and require new tests of interaction 

 

martin

olivier

INRAE

Modélisation et estimation des effets multi-échelles des variables du paysage : le package Siland.

 

Florence Carpentier (1), Olivier Martin (2)

(1) MIA / MaIAGE ; AgroParisTech

(2) INRA, MIA / BioSP

Le paysage, en interaction avec les caractéristiques locales des habitats, influe sur la dynamique des populations et des communautés. Il peut façonner leur structure sur plusieurs générations. Les  connaissances  sur  les  caractéristiques  biologiques  des  espèces  étudiées  sont  souvent insuffisantes pour déterminer avec précision les échelles auxquelles chaque variable du paysage agit.  Il  est  donc  nécessaire  d’identifier  à  partir  des  données  à  quelles  échelles  considérer l’influence de chacune des variables du paysage. Généralement, ces échelles sont obtenues en mesurant la proportion des variables du paysage autour de chaque site d’observation dans des zones circulaires (« buffer ») dont les rayons sont choisis a priori. En utilisant différents modèles de régression,  on  détermine  quels  sont  les  rayons  les  plus  adaptés  pour  expliquer  la  variable d’intérêt. Cette approche, qui semble simple et pragmatique, et souvent complexe à mettre en œuvre car elle augmente le nombre et la corrélation des variables explicatives  et  nécessite souvent   la   comparaison   de   nombreuses   régressions.   Par   conséquent,   les   échelles potentielles choisies sont souvent trop peu nombreuses et leurs portées trop limitées. Nous proposons deux méthodes pour estimer, de manière automatique et simultanée, différentes échelles  d'effets  des  variables  du  paysage.  Elles  reposent  toutes  deux  sur  l'estimation  du maximum  de  vraisemblance.  Elles  ne  requièrent  pas  la  définition  a  priori  d’une  gamme d'échelles, car elles intègrent sur l’ensemble de l’espace observé les informations du paysage. La première méthode automatise la recherche des rayons optimaux pour les  « buffers  » pour chacune  des  variables  du  paysage  considéré.  La  deuxième  méthode  estime  les  fonctions d'influence spatiale des variables du paysage à l'aide du cadre proposé par Chandler et al (2016). Nous présenterons ainsi comment ces méthodes sont implémentées dans le package R SILand.

Martinetti

Davide

INRAE

Modelling airborne particle mouvement at national scale: consequences for long-term surveillance of plant epidemics

Airborne pathogens can travel great distances through airmass movement having a strong impact on the propagation of sporules causing plant epidemics. Infected sites can hence disseminate the disease to faraway regions that were previously unaffected by the pathogen. In order to describe this spatio-temporal dynamic, we consider a sink-source relationships between all watersheds of France and look at how those are connected through the year. First results show that both seasonal and geographical patterns  are easily recognizable and they are hence used in order to design a surveillance strategy aimed at detecting the propagation of an airborne plant epidemic via computer simulations. 

Papaïx

Julien

INRAE

Emerging strains of watermelon mosaic virus in Southeastern France: model-based estimation of the dates and places of introduction

Where and when alien organisms are successfully introduced are central questions for the study of biological invasions to elucidate biotic and abiotic conditions favorable to the introduction and establishment of invasive species. However, biological invasions are often reported several years after the initial successful introduction event, but before to reach a demographic equilibrium. A natural question is whether and how such presence/abundance data can be used to estimate the date and place of the introduction, together with the other parameters that determine the spatio-temporal dynamics of the expansion (e.g. dispersal and reproduction characteristics in the new environment). We developed a reaction-diffusion framework to model the invasive dynamics of several species or genotypes in competition with a resident population. Embedded within a statistical framework, such mechanistic approaches allow for the estimation of biological sound parameters and can easily account for spatio-temporal heterogeneities. However, the compartments that are modelled are only observed indirectly through the observation process. Recent approaches have been proposed to bridge the gap between reaction-diffusion model and data, in a framework known as mechanistical-statistical modelling. We apply this to a genetic spatio-temporal dataset recording the invasion of a landscape previously occupied only by a resident strain of watermelon mosaic virus (genus Potyvirus), widespread in cucurbit crops, by four invasive genetic variants. We succeeded in (i) estimating the dates and places of successful introduction of each emerging variant, (ii) reconstructing the invasion by the emerging variants from their introduction sites, (iii) predicting the fate of the different genetic groups.

Ribaud

Mélina

INRAE

Identification des facteurs environnementaux impactant la progression une épidémie

Au cours d’une épidémie causée par une maladie infectieuse, divers facteurs peuvent impacter la progression de la maladie dans la population hôte. Ces facteurs peuvent caractériser par exemple le paysage (différence d’altitude, présence d’une barrière entre les individus, …) et les individus (même sexe, même lieu d’habitation, …).

Ici, nous considérons une situation où des parties de l’arbre de transmissions sont connues, éventuellement de manière incertaine : la probabilité d’infection d’un individu A par un individu B est connue pour un certain nombre de paires (A;B). Chaque vecteur (A;B) est décrit par différents facteurs caractérisant chacun des deux individus ou leur interaction. L’objectif est de quantifier l'influence de ces facteurs sur la probabilité de transmission. 

La première partie de la présentation consiste à introduire la méthode proposée dans le package Seraphim de R exposé par S. Dellicour et al (2016). La seconde partie présente une méthode plus adaptée au cas individu-centré qui nous intéresse lorsque l'on traite d'arbres de transmissions. Cette méthode est en cours de développement et s’appuie sur des modèles linéaires généralisés et des tests de permutations. Une application sur un cas test sera présentée. 

Les avantages et les inconvénients des deux méthodes seront mis en relief et une réflexion sur les pistes d’amélioration de la seconde sera exposée.

Thébaud

Gaël

INRAE

Multi-scale spatial genetic structure of the vector-borne pathogen ‘Candidatus phytoplasma prunorum’ in orchards and in wild habitats

Inferring the dispersal processes of vector-borne plant pathogens is a great challenge because the plausible epidemiological scenarios often involve complex spread patterns at multiple scales. The spatial genetic structure of ‘Candidatus Phytoplasma prunorum’, responsible for European stone fruit yellows disease, was investigated by the application of a combination of statistical approaches to genotype data of the pathogen sampled from cultivated and wild compartments in three French Prunus-growing regions. This work revealed that the prevalence of the different genotypes is highly uneven both between regions and compartments. In addition, we identified a significant clustering of similar genotypes within a radius of 50 km or less, but not between nearby wild and cultivated Prunus. We also provide evidence that infected plants are transferred between production areas, and that both species of the Cacopsylla pruni complex can spread the pathogen. Altogether, this work supports a main epidemiological scenario where ‘Ca. P. prunorum’ is endemic in—and generally acquired from—wild Prunus by its immature psyllid vectors. The latter then migrate to shelter plants that epidemiologically connect sites less than 50 km apart by later providing infectious mature psyllids to their “migration basins”. Such multi-scale studies could be useful for other pathosystems.