проект Мосприроды стал победителем экологической премии / Новости города / Сайт Москвы

Жюри конкурса отобрало лучшие проекты в сфере охраны окружающей среды, энерго- и ресурсосбережения, внедрения наилучших доступных технологий, формирования экологической культуры и развития экологического образования. Лауреатами стали реализованные проекты, доказавшие свою эффективность и имеющие реальные практические результаты. Видеоподкасту Мосприроды пришлось конкурировать с 280 проектами из 68 регионов России.

О Digital Camp «Зелёный вектор»

Мосприрода запустила «Digital Camp «Зелёный вектор»» в июле 2021 года. Это серия коротких видеоподкастов на экотему, которую можно слушать в любое время, так как они были представлены в записи. Их цель – повышение уровня экологической культуры и доступности экологической информации.

С июля по август этого года вышел 21 видеоподкаст на три темы: «Правильные экопривычки», «Мир растений», «Дикие животные». На площадках в социальных сетях и на официальном сайте Мосприроды публикации с видеоподкастами посмотрели более 65 000 раз.

Особенно произвели впечатление видео: о заповедных местах Крылатских холмов, о зелёных старожилах «Деревья-патриархи», о «Пчелиной семье» и о бобрах, которые обитают в московских реках.
Эколого-просветительский проект «Digital Camp «Зелёный вектор»» настолько понравился жителям, что было решено запустить вторую часть, состоящую из 7 выпусков. Новый цикл видеолекций стартовал 27 сентября. На этот раз решено было не ограничиваться рассказами о флоре, фауне и экопривычках, а затронуть серьезные экологические вопросы, ориентируясь на взрослую аудиторию. Например, об экологических компетенциях, об экологии в профессиях, о природоохранном законодательстве города и водной системе Москвы. В общей сложности подкасты посмотрели более 100 000 раз.

Видеоподкасты можно посмотреть на нашей странице Instagram в разделе IGTV, на официальном сайте и на YouTube-канале Мосприроды в плейлисте «Зеленый вектор».

 

вектор взаимодействия» (18+) в Хабаровске 28 февраля 2017 в Детская библиотека имени Н.

Д. Наволочкина

Событие добавлено в избранное

Выбрать категорию

Добавить в избранное

28 февраля в Хабаровской краевой детской библиотке им.Н.Д. Наволочкина пройдут общественные литературно-педагогические чтения «Экология и просвещение: вектор взаимодействия», посвященные Году экологии в РФ.

В работе Чтений примут участие представители государственных, некоммерческих структур, организаций, занимающихся вопросами охраны природы, учреждений культуры, образования, благотворительных организаций и общественных фондов.

Задачи Чтений: установление контактов и совершенствование взаимодействия с учреждениями, ведущими профессиональную деятельность в области охраны окружающей среды, научными и образовательными учреждениями, учреждениями культуры, СМИ, участниками общественного экологического движения. Организуют чтения Министерство культуры Хабаровского края и Хабаровская краевая детская библиотека имени Н.Д. Наволочкина.

Начало: 14:00.
Стоимость: бесплатно.
Телефон для справок: +7 (4212) 31-57-04, 32-44-31.

Место проведения: ул.Ленинградская, 25.

Наверх Полная версия сайта

Мосприрода расскажет об экопрофессиях будущего

11 октября можно послушать подкаст на тему «Экология в профессиях будущего и настоящего».  

В рамках проекта Digital Camp «Зелёный вектор-2» Мосприрода подготовила видеоподкаст на тему:

«Экология в профессиях будущего и настоящего». Спикер: Екатерина Колесова, начальник эколого-просветительского центра «Воробьевы горы».

 

Сфера экологии быстро развивается, постоянно появляются новые профессии, связанные с ключевыми трендами развития современного мира. Специалисты в «зеленой» экономике, энергетике и технологиях все более востребованы. На лекции расскажут, какие есть или скоро будут экологические профессии, какое значение они будут иметь для устойчивого развития планеты, какое место занимает экология в профессиональной сфере сейчас и займет в ближайшем будущем.

 

О Digital Camp «Зелёный вектор»

В июле 2021 года ГПБУ «Мосприрода» запустило Digital Camp «Зелёный вектор». Это серия коротких видеоподкастов на экотему, которую можно слушать в любое время, так как они представлены в записи. Их цель — повышение уровня экологической культуры и доступности экологической информации. С июля по август 2021 г. на официальных страницах Мосприроды в социальных сетях и появился 21 видеоподкаст на три темы: «Правильные экопривычки», «Мир растений», «Дикие животные». В общей сложности их посмотрели более 65 000 раз.

Эколого-просветительский проект Digital Camp «Зелёный вектор» настолько понравился жителям, что было решено запустить вторую часть. Новый цикл видеолекций стартовал 27 сентября. До конца года будут разработаны 7 выпусков. На этот раз решено было не ограничиваться рассказами о флоре, фауне и экопривычках, а затронуть серьезные экологические вопросы, ориентируясь на взрослую аудиторию.

 

Видеоподкаст «Экология в профессиях будущего и настоящего» выйдет  .

Посмотреть ролик можно в любое удобное время в Инстаграм (@mospriroda), ВКонтакте (@mospriroda), Фейсбук (@gpbu.mospriroda), Твиттер (@mospriroda_tut), YouTube Мосприроды, а также на сайте Мосприроды.

 

Намечен вектор цифровизации финансового рынка РФ — Российская газета

Банк России определил стратегические направления развития финансовых технологий на ближайшие три года. Они базируются на дальнейшей цифровизации и повышении доступности продуктов и сервисов для граждан и бизнеса.

Документ прошел общественные обсуждения, в том числе парламентские слушания в Государственной Думе. Кроме того, состоялось 11 онлайн-встреч с представителями финансового рынка, экспертного и научного сообщества, а также реального сектора экономики. Открытые дискуссии проходили на площадках Банка России, РСПП, Аналитического центра «Форум». В результате были получены многочисленные письменные отзывы, предложения и комментарии. Планируется, что ключевыми задачами до 2024 года станут регулирование оборота данных, экосистем и небанковских поставщиков платежных услуг, а также совершенствование электронного взаимодействия между участниками рынка, государством, гражданами и бизнесом. Продолжится развитие таких инфраструктурных проектов, как Единая биометрическая система, Цифровой профиль, Маркетплейс и Система быстрых платежей.

Кроме того, планируется внедрение открытых API и создание платформы коммерческих согласий. Особое внимание будет уделено разработке платформ цифрового рубля и «Знай своего клиента». Как отмечают в профильном комитете ГД, предварительный анализ изменений на финансовом рынке в 2019-2021 годах определил ключевые тенденции, новые вызовы и возможности, которые необходимо учитывать при разработке своевременных мер по развитию финансового рынка.

Среди таких тенденций, во-первых, ускоренная цифровизация финансового рынка и внедрение платформенных решений, открывающие широкие возможности для повышения финансовой доступности, но в то же время создающие вызовы в сфере защиты прав потребителей, информационной безопасности и противодействия недобросовестным практикам. Во-вторых, создание экосистем, приход в сферу финансовых и платежных услуг крупных технологических компаний.

Все это требует разработки новых подходов в регулировании, а также в сфере развития конкуренции и антимонопольной политики. Кроме того, массовый приход граждан на рынок капитала создает возможности их участия в финансировании долгосрочных инвестиций, но при этом ставит новые задачи в сфере финансовой грамотности и защиты неквалифицированных розничных инвесторов. Все эти тренды объединяет сквозная цифровизация процессов и сервисов, в частности, с совершенствованием регулирования финансовых платформ и цифровых финансовых активов, с доступом к сервисным решениям правительства РФ и Банка России, перспективам введения цифрового рубля.

На первое место в стратегии Центробанк ставит учет интересов добросовестных и ответственных потребителей финансовых услуг

Внедрение новых финансовых инициатив на цифровой основе существенно расширит вовлеченность самых широких слоев населения в сферу финансов.

«Выход граждан на рынок капитала — вызов, требующий особого внимания законодателей и регулятора. Важно не только расширять возможности получать отдачу от инвестиций, но и создавать такие условия, которые бы способствовали правильному взаимодействию финансовых посредников с клиентами. В этом смысле поведенческая перезагрузка должна продолжиться», — отметил заместитель председателя Совета Федерации Николай Журавлев.

При этом подобная перезагрузка должна учитывать интересы всех участников рынка, считают в банковском сообществе. «На первое место в документе Банка России ставится учет интересов потребителей финансовых услуг. Хотелось бы сделать оговорку — необходимо защищать интересы добросовестных и ответственных потребителей финансовых услуг. Поскольку зачастую банки тоже становятся жертвами мошенников и их тоже нужно защищать», — подчеркнул президент Ассоциации банков России Георгий Лунтовский.

По его мнению, важным направлением в вопросе развития конкуренции должно стать устранение регуляторного арбитража между финансовыми и нефинансовыми организациями при кросс-секторальной конкуренции и применение риск-ориентированного подхода в области защиты интересов потребителей.

Еще один важный вопрос — это калибровка требований пропорционального регулирования для региональных банков и банков с базовой лицензией. По данным Ассоциации, доля банков с базовой лицензией за последние 8 лет сократилась в 15 раз, а региональных кредитных организаций за это время стало в два раза меньше.

По мнению Георгия Лунтовского, в этом вопросе многое зависит не только от самих банков, но и от государственной политики, направленной на усиление конкурентных позиций небольших банков. Одним из таких направлений может стать масштабирование ИТ-аутсорсинга. Проектная группа Ассоциации уже занимается проработкой этого вопроса.

Остается еще один неурегулированный пока вопрос — деятельность юридических лиц, аффилированных с информационными площадками — агрегаторами в интернете.

«Они должны осуществлять деятельность в соответствии с законом о маркетплейсах, чтобы исключить злоупотребления, вводящие потребителей финансовых услуг в заблуждение относительно информации о качестве и стоимости финансовых услуг, публикуемой такими агрегаторами. Часто это необъективные рейтинги финансовых организаций, основанные на объемах рекламных бюджетов», — рассказал Николай Журавлев.

В стратегических направлениях развития также нашли свое отражение вопросы развития и учета ESG-факторов.

Так, по мнению председателя Совета директоров банка «Центр-инвест» Василия Высокова, стратегия развития на ближайшие годы должна более тесно увязать два основных глобальных тренда финансовых рынков: цифровизации и ESG-трансформации. «Цифровизация и ESG — два главных тренда развития финансовых технологий. Более того: реализация ESG — принципов без цифровизации невозможна, а цифровизация без ESG — бессмысленна. ESG-банкинг расширяет пространство учитываемых рисков (экологические, социальные, управленческие) и временной горизонт. Это требует дополнительных затрат, но и дает дополнительные преимущества», — уверен эксперт.

Стоит отметить, что ранее для участия финансового рынка в ESG-трансформации российской экономики первые шаги уже сделаны. Так, правительством Российской Федерации утверждены разработанная ВЭБ.РФ совместно с Банком России таксономия проектов устойчивого развития и требования к системе их верификации, созданы Сектор устойчивого развития на Московской Бирже и правовая база для выпуска и обращения «зеленых», социальных облигаций и облигаций устойчивого развития. Банком России опубликованы рекомендации по реализации принципов ответственного инвестирования для институциональных инвесторов и подходы к раскрытию информации в области устойчивого развития со стороны публичных акционерных обществ.

В Красноярске наградили победителей краевого экоконкурса «Зеленый алюминий» | ЭКОЛОГИЯ

В библиотеке им. К.Г. Паустовского состоялось награждение победителей краевого экологического конкурса «Зеленый алюминий». Им вручили ценные призы от компании РУСАЛ.

Организатор конкурса — краевая региональная общественная молодежная экологическая организация «Зеленый кошелек». С 15 ноября по 15 декабря 2021 участники присылали свои творческие работы.

Тема – вторая жизнь пищевой упаковки с содержанием алюминия. Конкурсанты изготавливали новогодние карнавальные костюмы из фантиков, фольги, упаковок из-под шоколада, чипсов и т.п.

На конкурс заявилось 106 учебных учреждений со всего края. Они прислали порядка 150 работ – презентации костюмов и эссе о важности переработки отходов.

— Мы получили рекордное число работ, уровень достойный! Педагоги и дети очень старались, многие прислали несколько заявок от одного учреждения. Участвуя в этом конкурсе, юное поколение не просто задумалось о важности рециклинга, но и реально уменьшило объем мусора, который отправился бы на полигоны, — рассказала Татьяна Спожакина, организатор конкурса, вице-президент КРОМЭО «Зеленый кошелек».

Тройку лидеров в номинации «Коллективная работа» наградили экопризами — измельчителями, которые решают проблему отходов из древесины. Их вручили красноярскому детскому саду №76, березовскому садику №2 и шарыповскому психоневрологическому интернату. Кроме того, 30 авторов индивидуальных работ получили экологичные «вечные» календари. РУСАЛ профинансировал приобретение призов для победителей конкурса. Компания системно поддерживает экологические инициативы в рамках своей социальной политики, принципы которой утвердил ещё основатель РУСАЛа Олег Дерипаска.

«Мы поддержали этот конкурс, поскольку считаем важной тему рециклинга. Экология и переработка отходов – ключевые векторы развития компании РУСАЛ. Важно, что школьники и воспитанники детских садов растут с новым, бережным отношением к окружающей среде, предлагают свои идеи, которые в будущем приведут к качественным изменениям в обществе и в сфере экологии», — прокомментировала Елена Южакова, директор департамента по связям с общественностью и работе с региональными органами власти алюминиевого дивизиона компании РУСАЛ.

экология иконки векторный пакет ai eps

экология иконки векторный пакет ai eps

ключевые слова

• 500 векторных мега иконок
• Пакет из 500+ векторных иконок с psd
• символ атомной энергии картинки
• коллекция бизнес-иконок Премиум векторы
• коллекция
• переносчики болезней экологический профиль
• знак доллара картинки значок
• знак доллара вектор значок
• экология
• символ экологии картинки
• экология вектор искусства бесплатные фото
• экология векторная болезнь
• энергия
• логотип facebook вектор
• логотип google вектор
• зеленый
• зеленый знак доллара вектор
• значок векторный пакет
• иконки
• иконки векторный пакет
• логотип
• логотипы вектор бесплатно
• пакет
• пакет векторных иконок
• логотип porsche
• мощность
• значок вектор мощности
• знак
• знак вектор значок
• символы
• вектор экологической конференции
• векторное определение экологии
• вектор экология импакт-фактор
• векторные знаки и символы
• вектор знак зодиака символы
• ai
• eps
• векторный

DMCA Contact Us

бесплатная загрузка ( ai eps, 595. 44KB )

Связанная векторная графика

• Векторный пакет обоев HD psd
• Супер Марио Векторный Пакет Иконки Марио Марио Векторы Иконки Супер Марио ai eps
• Цветочный орнамент вихревой вектор и векторный пакет разделителя ai
• Стрелка Векторный вихревой пакет eps
• Бесплатный макет бумажного пакета psd eps ai svg
• Герб щит Векторный пакет ai eps
• org/ImageObject»> расположение булавок векторный пакет eps ai
• Векторный пакет домашнего хозяйства ai
• усы векторный пакет eps ai svg
• Векторный пакет оружия
• Бесплатный векторный пакет: Грандж текстуры eps
• Векторный пакет Super Mario ai eps
• Бесплатный векторный пакет Tardis svg ai eps
• Векторный пакет Molcajete cdr ai svg
• org/ImageObject»> Гибкие векторные иконки eps svg
• Спорт векторные иконки фигур csh psd
• Бесплатный векторный пакет силуэтов лошади csh ai
• Винтажные люди Векторный пакет ai
• Пакет значков резюме psd
• Бесплатный векторный пакет оружия-2 ai
• калибровочный векторный пакет eps ai
• Пакет золотых лент eps
• org/ImageObject»> Абстрактный жидкий фон Векторный пакет svg
• Горный Велоспорт Векторный Пакет ai svg
• Иконки социальных сетей eps
• Римский векторный пакет eps ai svg
• Векторный пакет трубы ai
• Векторный пакет искусства хны svg eps
• Бесплатный векторный пакет Zumba ai eps
• Дальнобойщик шляпа векторные иконки svg eps
• org/ImageObject»> Кролик Векторный силуэт пакет ai
• Круглые векторные иконки пиццы eps
• Векторный пакет стикеров премии учителя ai svg
• Караван Векторный пакет svg
• Векторный пакет Woodgrain svg eps
• Бабочка Векторный пакет eps
• Бесплатный векторный пакет Empanadas ai eps
• Герб щит бесплатный векторный пакет eps
• org/ImageObject»> Розовый фон Векторный пакет ai
• Бесплатный макет бумажного пакета psd
• Векторный пакет дерева ai
• Кофейный пакет PSD Mockup psd
• Пакет снежинок ai
• Векторный пакет 3D шрифтов eps svg
• Пакет сбора векторных деревьев svg ai
• Бесплатный векторный пакет кистей для китайской каллиграфии eps
• org/ImageObject»> Бесплатный векторный пакет стрелки ai eps
• Векторный пакет знаков шин ai
• Мокап бумажного пакета PSD psd
• Сидящая девушка Векторный пакет eps svg ai

Загрузи больше

• Contact Us

Экология и борьба с трансмиссивными болезнями

Важность борьбы с переносчиками
На трансмиссивные болезни приходится 17% всех инфекционных заболеваний во всем мире, от которых ежегодно умирает 700 000 человек. Хотя мы добились значительного прогресса в понимании биологии переносчиков и экологии, борьба с переносчиками сталкивается со многими серьезными проблемами. Текущие меры борьбы почти полностью зависят от инсектицидов и надкроватных сеток, обработанных инсектицидами, но многие виды-переносчики в настоящее время выработали устойчивость к инсектицидам, и существует значительная нехватка альтернативных соединений. В результате изменения климата переносчики расширяют свой ареал, и мы сталкиваемся с постоянно растущей и непредсказуемой угрозой вспышек с возможными последствиями, которые мы до конца не понимаем. Борьба с малярией застопорилась. Ежегодно регистрируется почти 100 миллионов случаев денге, при этом более 3,9 миллиарда человек в более чем 128 странах подвергаются риску. Эпидемия вируса Зика в 2015 году стала тревожным звонком.

Пришло время совершить революцию в борьбе с переносчиками. Нам необходимо углубить наше понимание биологии переносчиков и экологии, и нам нужно новое поколение инновационных и новаторских технологий для борьбы с переносчиками, которые можно быстро внедрить.Это будет включать в себя изменение статус-кво, расширение границ, а также более эффективную оценку и внедрение новых инструментов.

Что мы можем сделать
Мы живем в захватывающий исторический момент. Наука продвинулась так далеко, что мы можем не только выйти за рамки традиционных методов борьбы, но и увидеть на горизонте новые захватывающие технологии, способные изменить ландшафт борьбы с переносчиками. Искоренение трансмиссивных болезней может стать реальностью уже при нашей жизни.

По мере того, как ученые продолжают вводить новшества и разрабатывать более совершенные методы в молекулярной биологии, мы начинаем раскрывать элементы векторной биологии и экологии, которые позволяют разрабатывать потенциально изменяющие правила игры инструменты, такие как генный драйв, включая CRISPR и Wolbachia .По мере того, как технологии становятся меньше, умнее и доступнее, мы сталкиваемся с будущим, в котором технологии, которые вы могли только представить себе в научно-фантастических фильмах, теперь становятся реальностью. Разрабатываются дроны, которые ищут места размножения, разрабатываются ловушки на солнечных батареях с технологиями автоматической идентификации переносчиков с использованием машинного обучения. Несмотря на то, что предстоит преодолеть значительные препятствия, у нас есть возможность собирать данные в невиданных ранее масштабах и моделировать их для основанных на фактических данных прогнозов реагирования на вспышки заболеваний. Вероятно, это один из самых захватывающих моментов для исследователей векторов, когда у них есть возможность оказать глубокое влияние.

Как эта серия книг помогает
Эта серия книг направлена ​​не только на обучение и демонстрацию последних достижений в понимании экологии переносчиков и борьбы с переносчиками, но и на то, чтобы вдохновлять, продвигать и стимулировать новые и инновационные идеи.

Наши прошлые темы уже касались сложных и важных вопросов, таких как клещи и болезнь Лайма, обоняние и новые трансмиссивные болезни в Европе.В будущем сериал будет посвящен современному мышлению и науке, в том числе технологиям и вмешательствам, меняющим правила игры, на основе молекулярной биологии и генетики, цифровым технологиям и искусственному интеллекту, исследованию дизайна для эффективной и надежной оценки инструментов управления, социальным науки и необходимость многосекторального сотрудничества. В сериале также будут рассмотрены некоторые из самых серьезных проблем, включая окружающую среду и минимизацию использования токсичных инсектицидов, а также изучение того, как изменение климата и концепция планетарного здоровья повлияют на экологию переносчиков и контроль над ними.

Вектор Экология | ЛГУ Кафедра энтомологии

О

В отделе энтомологии ЛГУ работает множество штатных и внештатных сотрудников, которые изучать различные аспекты экологии переносчиков. Области исследований сосредоточены на переносчиках возбудителей болезней человека, животных и растительных систем. Отделение также работает персонал с опытом работы в области токсикологии, контроля и молекулярной биологии переносчики членистоногих.

Исследовательские проекты

Исследовательские проекты в области экологии переносчиков сосредоточены на обоих переносчиках патогенов человека и животных и возбудители болезней растений. В настоящее время на кафедре обучается несколько аспирантов. степени в областях, связанных с экологией переносчиков. Это включает изучение эпидемиологии патогенов, переносимых насекомыми (таких как арбовирусы, переносимые насекомыми), и динамика патогены, переносимые растениями, на сельскохозяйственные культуры в Луизиане.Студенты, получающие ученые степени в области исследований концентрации в экологии переносчиков могут воспользоваться многочисленными возможностями с сотрудников по всей Луизиане, включая школу патобиологии ЛГУ, федеральный организации по всему штату, многочисленные группы заинтересованных сторон и отраслевые партнеры.

Соответствующие курсы

• ENTM 4007: судебная энтомология
• ENTM 4016: Физиология насекомых
• ENTM 7002: Устойчивость растений к членистоногим
• ENTM 7003: Медицинская и ветеринарная энтомология
• ENTM 7008: Эпидемиология насекомых
• ENTM 7008: Молекулярная энтомология
• ENTM 7008: Специальные темы в энтомологии (новые темы курса могут быть разработаны на по мере необходимости. Потенциальные темы включают эпидемиологические методы в энтомологии, векторной экологии и энтомологии общественного здравоохранения)
• ENTM 7015: Патология насекомых и биологический контроль
• ENTM 7017: Токсикология насекомых

Ассистент-профессор – работа в области переносчиков болезней и экологии в Университете Джорджии Ф1094П Рабочее название Ассистент-профессор — Переносчики болезней и экология отделение ВетМед-Инфекционные болезни Об Университете Джорджии

Университет Джорджии (UGA), земельный и морской грант университет с общегосударственными обязательствами и обязанностями, является старейший, самый всеобъемлющий и самый разнообразный в штате высшее учебное заведение (https://www.uga.edu/). УГА в настоящее время входит в число 15 лучших государственных университетов США. Мировой отчет. Главный кампус университета расположен в Афинах, примерно в 65 милях к северо-востоку от Атланты, с расширенными кампусами в Атланте, Гриффине, Гвиннетте и Тифтоне. УГА была основана в 1785 году. Генеральной Ассамблеей Джорджии в качестве первого государственного Университет в стране. В UGA работает около 1800 человек. штатный преподавательский состав и более 7700 штатных преподавателей штат сотрудников. В университете обучается более 39 000 студентов в том числе более 30 000 студентов и более 9 000 выпускников и профессиональные студенты.Академические программы реализуются в 18 школах и колледжи, а также медицинское партнерство с Университетом Огасты расположен в кампусе медицинских наук UGA в Афинах. О колледже/подразделении/кафедре
Колледж ветеринарной медицины Университета Джорджии, основанный в 1946 году посвящен подготовке будущих ветеринаров, обеспечивая услуги владельцам животных и ветеринарным врачам, а также проведение исследования, направленные на улучшение здоровья животных и людей. Колледж помогает домашним животным и их владельцам, животным-производителям, и дикой природы, предлагая больницу и услуги диагностической лаборатории. Оснащен самым технологически продвинутые объекты, расположенные в университетском городке, колледж посвящен охране общественного здоровья, изучая возникающие инфекционные заболевания, поражающие как животных, так и человека здоровье.

Колледж ветеринарной медицины ценит всех членов университетское сообщество, признавая, что различия в опыте и культура могут привести только к более всестороннему, принимающему академическая среда. Мы ожидаем, что все сотрудники продемонстрирует вклад в разнообразие и инклюзивность, поскольку воплощенные в наших Принципах сообщества (http://vet.uga.edu/principles-of-community/

Лаборатория экологии реки Саванна является исследовательским подразделением Университет Джорджии, расположенный на участке реки Саванна площадью 300 миль², Объект Министерства энергетики недалеко от Айкена, Южная Каролина. Со штатом более 175 преподавателей, постдоков, специалистов-исследователей, техников, и аспирантов лаборатория занимается фундаментальными и прикладными исследования на нескольких уровнях экологической организации, от атомов к экосистемам. SREL также предоставляет возможности для выпускников и бакалавриат, исследовательская подготовка и служение обществу через экологическую работу.На протяжении всей своей 70-летней истории СРЭЛ стремится приобретать и передавать знания, которые способствуют разумное экологическое управление разнообразными экологическими сообществами и популяции диких животных, которые они поддерживают.

Пока позиция будет находиться в SREL, кандидат будет совместно назначены на кафедру инфекционных болезней г. колледж ветеринарной медицины. Инфекционное отделение Болезни является домом для 49 преподавателей, специализирующихся на различных вирусных, бактериальные и паразитарные инфекционные заболевания с сильными иммунология, вакцинология, открытие лекарств и исследование взаимодействия хозяин-патоген.IDIS является домом для дополнительных членистоногих Объекты уровня содержания II/III и BSL II/III. Веб-сайт колледжа/подразделения/департамента https://vet.uga.edu/ https://srel.uga.edu/ Тип публикации Внешний Пенсионный план ТРС или ОВП вид трудоустройства Наемный рабочий Преимущества Преимущества недоиспользование Меньшинства и женщины Рекламируемая зарплата Предполагаемая дата начала 01. 08.2022 Дата окончания действия (для сообщений с ограниченным сроком действия) Дата публикации вакансии 17.11.2021 Дата закрытия вакансии Открыть до заполнения да Специальные инструкции для заявителей
Кандидаты должны объединить в один PDF-файл сопроводительное письмо, биографические данные, отчет о научных достижениях и будущем цели (макс. 2 страницы.), заявление о преподавании философии и опыт обучения и наставничества (максимум 2 страницы) и заявление о приверженности разнообразию и инклюзивности (максимум 2 страницы). В отдельном файле PDF кандидаты должны объединить три перепечатки автор научных работ. Кандидаты также должны представить PDF-файл имена и контактная информация (адрес электронной почты и телефон) для трех использованная литература. Рассмотрение заявок начнется 3 января 2022 г. и так до тех пор, пока позиция не будет заполнена. Расположение вакансии За пределами Грузии Заявление EEO

Университет Джорджии предоставляет равные возможности/подтверждаю Действия работодателя. Все квалифицированные кандидаты получат при приеме на работу независимо от расы, цвета кожи, религия, пол, национальность, этническая принадлежность, возраст, генетическая информация, инвалидность, гендерная идентичность, сексуальная ориентация или статус защищенного ветерана. Лица, нуждающиеся в жилье или помощь в доступности материалов, связанных с этим рекомендуется обращаться в Центральный отдел кадров ([email protected]).

Заявление УГА
ОБРАТИТЕ ВНИМАНИЕ: 7 декабря 2021 г. Федеральный окружной суд по делам Южный округ Грузии вынес предварительный судебный запрет против введения требования о вакцинации для
федеральных подрядчиков, ожидающих дальнейшего рассмотрения.В результате требования Исполнительного указа и связанных с ним руководств, включая требование вакцинации для застрахованного подрядчика сотрудников, в настоящее время не действуют.

Университет Джорджии является федеральным подрядчиком в соответствии с Указ Президента № 14042 и в соответствии с требованием что федеральные подрядчики должны обеспечить, чтобы все застрахованные сотрудники, в том числе работающие удаленно, полностью привиты к январю 4, 2022. От вас может потребоваться предъявить доказательство того, что вы полностью вакцинированы. статус на момент даты начала или получили медицинское или религиозное освобождение от требования о полной вакцинации в время вашей даты начала.Для получения дополнительной информации о Федеральном Подрядчик полностью вакцинирован Требование к трудоустройству, пожалуйста, посетите

Federal COVID-19 Requirements for University of Georgia Covered Employees

или позвоните по телефону (706) 542-2222.
Сведения о должности

Название классификации Доцент ФЛСА Ранг факультета Доцент Форма контракта Академический (9 мес.) Статус владения Срок пребывания в должности Минимальная квалификация
Кандидат наук или эквивалент в области экологии болезней, биологии, микробиологии, требуется энтомология, эпидемиология или смежная область, а при требуется как минимум один год постдокторского опыта.Резюме позиции
Кафедра инфекционных болезней ветеринарного колледжа Медицина ( CVM ) и Лаборатория экологии реки Саванна ( SREL ) в Университете Джорджии приглашают заявки на совместное назначенный, постоянный доцент в области вектора экология. Позиция будет расположена в SREL (https://srel.uga.edu) в Айкене, Южная Каролина. Области исследований могут включать, но не ограничиваться: и реакции переносчиков на изменение климата или землепользование, появляющиеся трансмиссивные болезни, эволюционные стратегии ограничения распространение резистентности к инсектицидам и лекарственным средствам у патогенов и переносчиков, детерминанты смены хозяина внутри и между экосистемами, поведенческие влияния динамики инфекционных заболеваний, наземно-водные связи и моделирование инфекционных заболеваний динамика в разных масштабах организации.Кандидаты должны иметь сильная исследовательская программа, ориентированная на вопросы, которая включает в себя экспериментальные (например, полевые, лабораторные, молекулярные) подходы к решить самые сложные проблемы в одной или нескольких из этих области. В Университете Джорджии есть всемирно известные факультеты программы как по инфекционным заболеваниям ( https://vet.uga.edu/id ), так и по экологии ( http://www. ecology.uga.edu ), которые дополняются исследовательскими центрами, занимающимися паразитологией. (https://ctegd.uga.edu) и экология болезней (http://ceid.uga.edu и https://srel.uga.edu). Этот факультет позиция предназначена для укрепления связей между подразделениями, которые предлагают большая поддержка сотрудничества в области подготовки выпускников, исследования и высшее образование. Кандидат будет иметь приоритетный доступ к недавно построенному уровню содержания членистоногих II/III и BSL II в SREL, и будет иметь доступ к широкий выбор оборудования для молекулярного анализа и анализа загрязнений доступны преподавателям в лаборатории.

Успешный кандидат будет развивать и поддерживать тщательное, финансируемое извне и признанное на национальном уровне исследование программу, а также внести свой вклад в обучение студентов и аспирантов и наставничество.Дополнительные требования
Для информации о требованиях к назначению на звание доцента, см. Руководство Университета Джорджии по назначению, продвижению по службе и срок пребывания в должности Соответствующее/предпочтительное образование, опыт, лицензия и/или Сертификация
Не менее трех лет документально подтвержденного опыта работы в описание позиции и акцент на использовании молекулярных инструментов для предпочтительнее исследовать экологию переносчиков и болезней. Предпочтительные знания, навыки, способности и/или компетенции
Кандидаты должны продемонстрировать способность к междисциплинарной совместные исследования и стремление к дальнейшему сотрудничеству с преподавателями ЦВМ, СРЭЛ и Университета.Физические требования Это позиция доверия? да Имеет ли эта должность управление, доступ или контроль над финансовые ресурсы? да Требуется ли для этой должности P-Card? Нет Является ли наличие P-Card важной функцией этой должности? Нет Является ли вождение обязанностью этой должности? Нет Имеет ли эта должность непосредственное взаимодействие или заботу о детях в возрасте до 18 лет или непосредственный уход за пациентами? Нет Имеет ли эта должность доступ к системе безопасности (например, общественная безопасность, ИТ-безопасность, записи персонала, записи пациентов или доступ к химикаты и лекарства) да Кредитная политика и политика P-Card

Имейте в виду, что для всех позиций с финансовые обязательства.Для получения дополнительной информации о критерии проверки кредитоспособности, посетите Веб-сайт проверки кредитной истории UGA.

Обязанности/ответственность

Публикация конкретных вопросов

Обязательные поля отмечены звездочкой (*).

Документы заявителя
Необходимые документы

1. Сопроводительное письмо
2. Другие документы #1
3. Список литературы с контактной информацией

Факультативные документы

Включение экологии и истории жизни переносчиков в модели передачи болезней: выводы из Tsetse (Glossina spp.)

Страница из

НАПЕЧАТАНО ИЗ OXFORD SCHOLARSHIP ONLINE (oxford.universitypressscholarship.com). (c) Copyright Oxford University Press, 2021. Все права защищены. Отдельный пользователь может распечатать PDF-файл одной главы монографии в OSO для личного использования. дата: 19 января 2022 г.

Глава:

(стр. 175) Глава 10. Включение экологии и истории жизни переносчиков в модели передачи болезней: взгляды Tsetse ( Glossina spp.)

Источник:

Популяционная биология трансмиссивных болезней

Автор(ы):

Sinead English

Antoine M.

G. Barraux

Michael B. Bonsall

John W. Hargrove

Matt J. Keeling

Kat S. Rock

Glyn A. Vale

Издательство:

Оксфордский университет пресс

DOI: 10.1093 / OSO / 9780198853244.003.0010

Точные модели имеют решающее значение для прогнозирования распространения трансмиссивных болезней и разработки соответствующей политики контроля.Простые модели часто игнорируют более тонкие детали биологии переносчиков, обычно из-за отсутствия соответствующих полевых данных. Однако для цеце ( Glossina spp), переносчиков паразитов, вызывающих изнурительный трипаносомоз человека и домашнего скота в Африке, обширные полевые и лабораторные данные способствуют улучшению моделей и прогнозированию результатов борьбы с переносчиками. Мы рассматриваем исследования о влиянии температуры окружающей среды, возраста и пола мух на выживание и размножение цеце, особенно видов саванн, подчеркивая чрезмерные материнские инвестиции и чувствительность ранних стадий жизни к высоким температурам.Мы рассматриваем последствия этих результатов для прогностических моделей популяций цеце, а также передачи и борьбы с африканским трипаносомозом. Мы обсуждаем, как дальнейшие исследования переносчиков и усовершенствованные модели популяций переносчиков и динамики болезней могут привести к улучшению прогнозов численности переносчиков и распространения болезней.

Ключевые слова: цеце, трипаносомоз, жизненный анамнез, старение, температура, Глоссина; материнские эффекты, экология переносчиков, эпидемиологические модели

Oxford Scholarship Online требует подписки или покупки для доступа к полному тексту книг в рамках службы.Однако общедоступные пользователи могут свободно осуществлять поиск по сайту и просматривать рефераты и ключевые слова для каждой книги и главы.

Пожалуйста, подпишитесь или войдите, чтобы получить доступ к полнотекстовому содержимому.

Если вы считаете, что у вас должен быть доступ к этому названию, обратитесь к своему библиотекарю.

Для устранения неполадок см. Часто задаваемые вопросы , и если вы не можете найти ответ там, пожалуйста, связаться с нами .

Функция биоразнообразия в экологии трансмиссивных зоонозов

с вирусом чикунгунья. Транс. Р. Соц. Троп. Мед. Гиг. 1: 15–

19.

Кей, Б.Х., и Карли, Дж.Г. 1980. Трансовариальная передача

вируса энцефалита долины Мюррей Aedes aegypti (L). Ауст. J.

Расшир. биол. Мед. науч. 58: 501–504.

Кеттл, Д.С. (редактор). 1995. Медицинская и ветеринарная энтомология.

2-е изд. CAB International, Уоллингтон, Ю.K.

Колларс, Т.М., младший, Оливер, Дж.Х., младший, Колларс, П.Г., и Дерден, Л.А.

1999. Сезонная активность и ассоциации хозяев Ixodes scapularis

(Acari: Ixodidae) на юго-востоке Миссури. Дж. Мед. Энтомол.

36: 720–726.

Косой, М.Л., Регнери, Р.Л., Цианабос, Т., Марстон, Э.Л., Джонс,

Д.С., Грин, Д., Мопен, Г.О., Олсон, Дж.А., и Чайлдс, Дж.Е.

1997. Распространение, разнообразие, и специфичность хозяина Bartonella

у грызунов с юго-востока США.Являюсь. Дж. Троп.

Мед. Гиг. 57: 578–588.

Kurtenbach, K., Dizij, A., Seitz, H.M., Margos, G., Moter, S.E.,

Kramer, M.D., Wallich, R., Schable, U.E., and Simon, M.M.

1994. Дифференциальный иммунный ответ на Borrelia burgdorferi у

видов диких грызунов влияет на передачу спирохет Ixodes

ricinus L. (Acari: Ixodidae). Заразить. Иммун. 62: 5344–5352.

Куртенбах К., Кампен Х., Дизий А., Арнт С., Зейтц Х. М., Шайбле,

У.Э. и Саймон М.М. 1995. Заражение грызунов личинками

Ixodes ricinus (Acari: Ixodidae) является важным фактором в цикле передачи

Borrelia burgdorferi s.l. в немецком лесу

—

зем. Дж. Мед. Энтомол. 32: 807–817.

Куртенбах. К., Кэри Д., Худлесс А.Н., Наттолл П.А. и

Рэндольф С.Е. 1998. Компетентность фазанов как резервуаров для

спирохет болезни Лайма. Дж. Мед. Энтомол. 35: 77–81.

пер., р.С. и Кистад Г.Б. 1998. Боррелиацидный фактор в крови

ящерицы западной изгороди (Sceloporus occidentalis). J.

Паразитол. 84: 29–34.

Lane, R.S., Piesman, J., and Burgdorfer, W. 1991. Боррелиоз Лайма:

отношение его возбудителей к его переносчикам и хозяевам в Северной

Америке и Европе. Анну. Преподобный Энтомол. 36: 587–609.

ЛеДюк, Дж.В., Суемото, В., Элдридж, Б.Ф., Рассел, П.К., и Барр,

А.Р. 1975. Экология вирусов калифорнийского энцефалита на полуострове Дель

Мар Ва. II. Демонстрация трансовариальной передачи

—

сион. Являюсь. Дж. Троп. Мед. Гиг. 24: 124–126.

Lee, H.L., Mustafakamal, I., and Rohani, A. 1997. Происходит ли трансовариальная

передача вируса денге малазийскими Aedes aegypti

и Aedes albopictus? Юго-Восточная Азия J. Trop. Мед. Общественный

Здоровье, 28: 230–232.

Левин, М.Л., Левин, Дж.Ф., Апперсон, К.С., Норрис, Д.Е., и Ховард,

П.Б. 1995. Резервуарная компетенция рисовой крысы (Rodentia,

Cricetidae) в отношении Borrelia burgdorferi.Дж. Мед. Энтомол. 32: 138–142.

Левин М.Л., Де Виньес Ф. и Фиш Д. 1999. Несоответствие в естественных циклах

Borrelia burgdorferi и возбудителя гранулоцитарного эрлихиоза

человека. Эмердж. Заразить. Дис. 5: 204–208.

Левин, Дж. М. 2000. Разнообразие видов и биологические инвазии: re

—

связывание местного процесса с моделью сообщества. Science (Вашингтон,

округ Колумбия), 288: 852–854.

Линдси Л.Р., Баркер И.К., Sugeoner, G.A., McEwen, S.A., и

Campbell, G.D. 1997. Продолжительность инфекционности Borrelia burgdorferi

у белоногих мышей для клещевого переносчика Ixodes scapularis в

лабораторных и полевых условиях в Онтарио. Дж. Уайлдл. Дис. 33:

766–775.

Линдси, Л.Р., Мэтисон, С.В., Баркер, И.К., Мкевен, С.А., и

Сургоэнер, Г.А. 1999. Численность личинок и нимф Ixodes scapularis (Arcari:

Ixodidae) в зависимости от плотности хозяев и места обитания

—

в Лонг-Пойнте, Онтарио.Дж. Мед. Энтомол. 36: 243–254.

Linthicum, K.J., Davies, F.G., Kairo, A., and Bailey, C.L. 1985.

Вирус лихорадки долины Рифт (семейство Bunyaviridae, род Phlebovirus).

Изоляты от двукрылых, собранные во время межэпизоотической эпидемии

—

риода в Кении. Дж. Хиг. 95: 197–209.

Logan, T.M., Linthicum, K.J., Bailey, C.L., Watts, D.M., and Moulton,

J.R. 1989. Экспериментальная передача крымско-конголезского геморроя

—

вируса оррагической лихорадки Hyalomma truncatumЯвляюсь. Дж. Троп.

Мед. Гиг. 2: 207–12.

Logan, T.M., Linthicum, K.J., Bailey, C.L., Watts, DM, Dohm,

D.J., and Moulton, J.R. 1990. Репликация вируса крымско-конголезской геморрагической лихорадки

у четырех видов иксодовых клещей. Дж. Мед.

Энтомол. 274: 537–542.

Магнарелли, Л.А., Стаффорд, К.С., III, и Бладен, В.К. 1992. Borrelia

burgdorferi у Ixodes dammini (Acari: Ixodidae), питающиеся птицами

в Лайме, Коннектикут, У.С. А. Может. Дж. Зул. 70: 2322–2325.

Магурран, А.Е. 1988. Экологическое разнообразие и его измерение.

Princeton University Press, Princeton, N.J.

Markowski, D., Ginsberg, H.S., Hyland, K.E., and Hu, R.J. 1998.

Резервуарная компетентность луговой полевки (Rodentia: Cricetidae)

для спирохеты болезни Лайма Borrelia burgdorferi. Дж. Мед.

Энтомол. 35: 804–808.

Марквардт, В.К. 1996. Гемиметаболические переносчики и некоторые циклоррафаны

мухи и агенты, которые они передают. В биологии болезней век

—

торс. Под редакцией Би Джей Бити и У.К. Марквардт. University Press

Колорадо, Нивот. стр. 128–145.

Мазер, Т.Н. 1993. Динамика передачи спирохет

—

между клещами и позвоночными. В Экология и экология человека

—

Возрастная болезнь Лайма. Под редакцией Х.С. Гинзберг. Rutgers

University Press, Нью-Брансуик, Нью-Джерси, стр. 43–60.

Мазер, Т.Н., Уилсон М.Л., Мур С.И., Рибейро Дж.М.С. и

Спилман А. 1989. Сравнение относительного потенциала грызунов

как резервуаров спирохеты болезни Лайма (Borrelia burgdorferi).

Ам. Дж. Эпидемиол. 130: 143–150.

Матушка Ф.-Р., Фишер П., Хейлер М., Рихтер Д. и Спилман,

А. 1992a. Емкость европейских животных как резервуарных хозяев для

спирохет болезни Лайма. Дж. Заразить. Дис. 156: 479–483.

Матушка Ф.-Р., Фишер П., Хейлер М., Рихтер Д. и Спилман,

А. 1992b. Хозяева, которыми наиболее обильно питаются нимфы Ixodes ricinus. Являюсь. Дж. Троп. Мед. Гиг. 44: 100–107.

Matuschka, F.-R., Eiffert, H., Ohlenbusch, A., and Spielman, A.

1994. Усиление роли съедобных сонь в борьбе с болезнью Лайма.

—

миссия в Центральной Европе. Дж. Заразить. Дис. 170: 122–127.

Матушка Ф.-Р., Эндеполис С., Рихтер Д. и Спилман А.1997.

Компетентность городских крыс как резервуарных хозяев болезни Лайма

спирохеты. Дж. Мед. Энтомол. 34: 489–493.

Майер А. и Пимм С.Л. 1997. Влажные тропические леса: разнообразие

—

получает разнообразие. Курс. биол. 7: 430–432.

Макгрэйди-Стид Дж., Харрис П. М. и Морин П. Дж. 1997. Биоразнообразие

регулирует предсказуемость экосистемы. Природа (Лондон), 390: 162–165.

Миллиган, П.Дж.М., и Бейкер, Р.Д. 1988. Модель трипаносомоза животных, передающегося цеце

.Паразитология, 96: 211–239.

Миллс, Дж. Н., и Чайлдс, Дж. Э. 1998. Экологические исследования резервуаров грызунов

: их значение для здоровья человека. Эмердж. Заразить. Дис.

4: 529–537.

Миллс, Дж. Н., Джонсон, М.Дж., Ксиазек, Т.Г., Эллис, Б.А., Роллин, Ч.П.,

Йейтс, Т.Л., Манн, М.О., Джонсон, М.Р., Кэмпбелл, М.Л.,

Мияширо, Дж., Патрик, М. ., Зизак М., Лаванда Д., Новак,

MG, Шмидт К., Петерс С.Дж. и Чайлдс Дж.Е. 1998.Исследование

антител к хантавирусу в популяциях мелких млекопитающих в отдельных

национальных парках США. Являюсь. Дж. Троп. Мед. Гиг. 58: 525–532.

Molyneux, D. 1980. Резервуары животных и остаточные «очаги» сонной болезни

Trypanosoma brucei gambiense в Западной Африке

—

rica. наук о насекомых. заявл. 1: 59–63.

Molyneux, D.H. 1997. Модели изменения трансмиссивных болезней.

Энн. Троп. Мед. Паризитол. 91: 827–839.

© 2000 NRC Canada

2076 Кан. Дж. Зул. Том. 78, 2000

J:\cjz\cjz78\cjz-12\Z00-172.vp

вторник, 14 ноября 2000 г., 11:26:47

Цветовой профиль: отключен

Композитный экран по умолчанию 900 Ландшафтная генетика: набор инструментов для изучения трансмиссивных болезней

Введение

В широком смысле ландшафтная генетика направлена ​​на количественную оценку влияния неоднородности ландшафта на микроэволюционные процессы, такие как поток генов, генетический дрейф и/или естественный отбор (Balkenhol et al. , 2015). Ландшафтная генетика в первую очередь и традиционно использовалась биологами-природоохранниками, например, для выявления уязвимых популяций и определения областей, где необходимы коридоры для стимулирования потока генов (Storfer et al., 2010). Совсем недавно ландшафтная генетика использовалась для изучения различных инфекционных заболеваний, таких как хроническое истощение (Blanchong et al., 2008; Robinson et al., 2013), бешенство домашних собак (Brunker et al., 2012), бешенство енотов. (Риз и др., 2008, 2009; Каллингем и др.., 2009; Côté et al., 2012), хантавирус (Guivier et al., 2011; Dubois et al., 2017), птичий грипп H5N1 (Carrel et al., 2011) и малярия (Carrel et al., 2015; Lo et al. ., 2017а,б). Этот метод может быть полезен для выявления потенциальных очагов распространения болезней для целенаправленных вмешательств в области общественного здравоохранения и сдерживания болезней и лекарственной устойчивости. Однако эпидемиология трансмиссивных болезней особенно сложна, поскольку на нее влияет перемещение как переносчика, так и человека или позвоночного хозяина. Эта функция потенциально может препятствовать способности обнаруживать влияние ландшафта на поток генов, поскольку экология переносчиков и хозяев, вероятно, различна и потенциально конфликтна. Цель этого обзора — представить краткий обзор последних инноваций в исследованиях ландшафтной генетики с акцентом на новые инструменты, которые могут быть особенно полезны для изучения трансмиссивных заболеваний человека.

Уже имеется ряд отличных обзорных статей по ландшафтной генетике в целом, в которых представлен общий объем, а также технические детали проведения таких исследований (Holderegger and Wagner, 2006; Storfer et al., 2007, 2010; Манель и Холдереггер, 2013 г.; Холл и Бейссингер, 2014). Мы предлагаем ссылаться на эти более общие обзорные статьи, чтобы получить дополнительную информацию в области ландшафтной генетики, если это необходимо. Кроме того, в другом месте обсуждаются концептуальные соображения по использованию ландшафтной генетики для изучения инфекционных заболеваний (Biek and Real, 2010). Поэтому мы сосредоточим внимание в этом обзоре на практических ресурсах ландшафтной генетики, которые имеют большой потенциал для улучшения понимания передачи трансмиссивных болезней человека.Мы подчеркнем успехи и обобщим уроки, извлеченные из этих генетических исследований ландшафта инфекционных заболеваний. Кроме того, мы обсудим инструменты из других областей, которые еще не использовались в вышеупомянутых исследованиях.

Генетический анализ ландшафта начинается с разработки гипотез о том, как факторы ландшафта противодействуют потоку генов (Shirk et al., 2017). Для проверки гипотез об изоляции по сопротивлению ландшафтная генетика объединяет аналитические инструменты из нескольких дисциплин, включая ландшафтную экологию, популяционную генетику и пространственную статистику.Это требует использования молекулярных маркеров для измерения генетической изменчивости и определения потока генов. Другими необходимыми инструментами являются географические информационные системы, дистанционное зондирование, популяционная генетика, а также методы статистического и математического моделирования (Manel and Holdegger, 2013). Более того, ландшафтный генетический анализ трансмиссивных болезней является особенно сложным, и при планировании исследования необходимо учитывать несколько факторов, таких как факторы, связанные с окружающей средой, мобильностью переносчиков, а также мобильностью человека и патогенов (рис. 1).Кроме того, дополнительные соображения для такого исследования также должны быть приняты во внимание при измерении пространственных и генетических расстояний, чтобы обеспечить достаточную чувствительность, которая будет представлена ​​​​на протяжении всего документа (рис. 1). Ландшафтная генетика может быть чрезвычайно полезным подходом к лучшему пониманию того, как распространяются трансмиссивные болезни (Biek and Real, 2010). Тщательное планирование будет иметь решающее значение для успеха исследования ландшафтной генетики. С развитием молекулярной популяционной генетики, инструментов дистанционного зондирования и моделирования стало возможным анализировать важность ключевых переменных окружающей среды и человеческого фактора, влияющих на рассредоточение и потенциальное распространение трансмиссивных болезней.

Рисунок 1 . Основа для разработки и анализа изучения ландшафтной генетики трансмиссивных болезней. Соображения системы исследования, которые определяют дизайн выборки, описаны оранжевыми овалами. Результат исследования отмечен желтым овалом.

Дизайн исследования

Тщательное рассмотрение плана выборки является важным первым шагом в проведении любого исследования ландшафтной генетики. Для исследования трансмиссивных болезней это особенно важно из-за необходимости сверхчувствительных методов для обнаружения ландшафтных эффектов в сложной системе.Важные факторы, которые следует учитывать, включают пространственный и временной масштаб, режим отбора проб, популяционный или индивидуальный подход, усилия по отбору проб и переменные для проверки изоляции по устойчивости.

Пространственная шкала

Склонность к расселению является важной характеристикой, которую следует учитывать при определении подходящего пространственного масштаба для данного исследования (Wright, 1943; Slatkin, 1987). Например, для изучения организмов с большими расстояниями распространения может потребоваться сбор данных в более крупных пространственных масштабах (Hall and Beissinger, 2014).Выбор подходящего пространственного масштаба для болезней, передающихся переносчиками, сложен, поскольку необходимо учитывать диапазоны распространения как переносчиков, так и хозяев. Таким образом, может быть полезно собирать данные на трансектах разной ширины, основываясь на характере расселения переносчиков и хозяев, и оценивать влияние вариаций в пространственном масштабе (Murphy et al., 2010; Emaresi et al., 2011). Кроме того, многомасштабный подход может помочь выявить процессы, зависящие от масштаба (Meentemeyer et al., 2012).

Временная шкала

Временной масштаб — важный фактор, который необходимо учитывать при исследовании меняющегося ландшафта.Например, когда исторически высокая связность в последнее время снизилась, недавние показатели миграции завышаются, что может привести к неточным выводам (Самарасин и др. , 2017). Поскольку экология трансмиссивных болезней, вероятно, тесно связана с факторами, связанными с человеком, генетическая связанность потенциально меняется с высокой частотой. В этом случае сбор данных за несколько периодов времени может помочь объяснить реакцию генетической изменчивости на изменение ландшафта. Эта скорость изменения реакции различается среди организмов.Для организмов с короткими расстояниями распространения, таких как комары, сигналы исторического барьера могут поддерживаться более чем в 100 поколениях. Таким образом, черты исторического ландшафта могут оказывать большее влияние на генетическую изменчивость, чем современный ландшафт (Landguth et al., 2010).

Режим пространственной выборки

Выбранный план полевой выборки может сильно повлиять на способность обнаруживать влияние структуры ландшафта на поток генов. Поскольку для выявления влияния ландшафта на потенциально сложные модели заболеваний необходимы чувствительные методы, выбор надлежащего плана выборки имеет решающее значение. В идеале следует отбирать все группы населения (van Strien, 2017). Однако, если не все совокупности отобраны, следует провести тесты для оценки чувствительности вывода к отсутствующим совокупностям (van Strien, 2017). Другие возможные схемы выборки включают: случайную, линейную, систематическую и кластерную. Было показано, что план случайной, линейной и систематической выборки превосходит кластерный план (Oyler-McCance et al., 2013). Альтернативой вышеупомянутым схемам выборки может быть оптимизация схемы выборки на основе особенностей ландшафта, которые, как предполагается, влияют на поток генов.Эта функция оптимизации доступна как «opt.landgen» в пакете R PopGenReport (Adamack and Gruber, 2014). Функция оценивает способность сотен планов выборки обнаруживать влияние ландшафта для данного слоя сопротивления ландшафта. Затем он предоставляет планы выборки, которые обладают наибольшей способностью обнаруживать эффект ландшафта, если он существует. Этот метод может быть особенно полезен, когда экология переносчиков и хозяев лучше изучена и исследователь проверяет конкретную гипотезу или небольшой набор конкретных гипотез.

Индивидуальный анализ

Альтернативой традиционному популяционному анализу является использование индивидуального подхода. Этот метод выборки может быть особенно полезен, когда границы популяции четко не определены или известны (Richardson et al., 2016). Такая ситуация может быть распространена в исследованиях инфекционных заболеваний. Кроме того, индивидуальный анализ может быть более эффективным для выявления мелкомасштабных генетических паттернов (Prunier et al., 2013; Luximon et al., 2014). Например, этот метод использовался для изучения переменных, влияющих на молекулярные изменения птичьего гриппа H5N1 во Вьетнаме (Carrel et al., 2012). Каррел и др. (2012) обнаружили значительную корреляцию между генетической дифференциацией H5N1 и несколькими популяционно-средовыми переменными с помощью индивидуального анализа. Такие ассоциации на тонком уровне не могут быть легко получены с помощью популяционного анализа.

Усилие по отбору проб

Статистическая мощность анализа увеличивается с увеличением количества образцов. Моделирование может помочь оценить, как мощность зависит от размера выборки. Такое моделирование может быть реализовано в таких программах, как CDPOP (Landguth and Cushman, 2010).На основе популяционно-генетического моделирования было обнаружено, что при индивидуальном ландшафтно-генетическом подходе может быть более эффективным увеличение количества локусов, чем увеличение размера выборки (Landguth et al., 2012).

Выбор переменных ландшафта

Выбор подходящих переменных ландшафта для тестирования определит, сможет ли быть обнаружен значимый эффект ландшафта. При выборе переменных важно тщательно учитывать биологию исследуемой системы.Например, неподходящая среда обитания может ограничивать расселение, но это не всегда так. Более того, поскольку на перемещение патогенов влияет как перемещение переносчиков, так и хозяев, важно учитывать переменные ландшафта, отражающие распространение как переносчиков, так и хозяев в пространстве (Biek and Real, 2010).

Переменные мобильности человека

Ландшафтные модели трансмиссивных болезней можно улучшить, включив измерения мобильности людей. Передвижение людей может влиять на вспышки болезней, занося патогены в новую популяцию или увеличивая контакты между инфицированными и здоровыми людьми (Wesolowski et al., 2016). Мониторинг мобильности людей и динамики инфекционных заболеваний необходим для прогнозирования районов с высоким риском возникновения вспышек. Дорожные и авиаперевозки (в более широком масштабе) могут использоваться в качестве метода оценки перемещения населения. Однако эти особенности могут не раскрывать всей сложности моделей миграции людей. Например, в 1950-х и 1960-х годах кампании по искоренению малярии не учитывали структуры населения, что допускало повторный всплеск малярии в местах, которые уже были ликвидированы (Martens and Hall, 2000).Поэтому важно учитывать факторы, способствующие мобильности и передаче болезней, такие как увеличение числа поездок, перераспределение населения в развивающихся странах, стихийные бедствия и конфликты, которые приводят к перемещению большого количества людей (Мартенс и Холл, 2000). Кроме того, сезонная миграция, например, для сельскохозяйственных работ, может существенно повлиять на распространение патогенов. Например, в Эфиопии мужчины, которые путешествуют вдали от дома, с большей вероятностью передают малярию в высокогорные деревни из-за поездок на сезонные работы (Alemu et al., 2014). Таким образом, новые методы измерения мобильности людей могут использоваться для более точного определения моделей миграции, в отличие от транспортных средств, таких как дороги. В этом разделе мы обсудим несколько форм технологий, которые можно использовать для регистрации пространственных и временных колебаний мобильности человека, влияющих на динамику заболеваний, таких как антропогенное освещение, данные мобильных телефонов, сети социальных сетей и системы глобального позиционирования. Мы также рассматриваем преимущества и ограничения использования этих форм технологии.

Антропогенный свет

Сезонные колебания численности населения можно измерить с помощью данных дистанционного зондирования антропогенного освещения (Bharti et al. , 2011). Например, Бхарти и др. (2011) обнаружили сильную положительную корреляцию колебаний яркости и передачи кори в Нигере. Важным соображением при использовании антропогенного освещения для оценки мобильности людей является то, что ночное освещение связано с экономической деятельностью (Doll et al., 2006), и поэтому в этом показателе могут быть недооценены или упущены важные группы людей.Спутниковые снимки в ночное время доступны в Оперативной системе линейного сканирования (OLS) Программы оборонных метеорологических спутников (DMSP).

Данные мобильного телефона

Данные мобильного телефона можно использовать для прогнозирования распространения инфекционных заболеваний. В исследовании, проведенном во время эпидемии холеры на Гаити, использовались телефонные данные, были созданы гравитационные модели мобильности населения и проведено сравнение результатов с зарегистрированными случаями холеры (Bengtsson et al., 2015). Предполагалось, что перемещение сигналов мобильных телефонов пропорционально перемещению инфицированных лиц. Используя эту информацию, затем рассчитывали инфекционное давление. Оценки показали связь с риском возникновения вспышки в районе в течение 7 дней (Bengtsson et al., 2015). Исследование показало, что количество локальных вспышек можно прогнозировать на ранних стадиях эпидемии холеры (Bengtsson et al., 2015). Небольшая погрешность была обнаружена из-за различий социально-экономических групп в владении мобильным телефоном.

В другом исследовании также предполагалось, что данные мобильных телефонов можно использовать для изучения мобильности людей в пространстве и времени во многих странах и патогенов для понимания инфекционной эпидемиологии (Wesolowski et al., 2016). В исследовании проанализирована динамика малярии и краснухи в Кении, где данные мобильных телефонов были объединены с жизненным циклом возбудителя, скоростью передачи и эпидемиологической прививкой для прогнозирования будущих вспышек заболевания (Wesolowski et al., 2016). Использование этой информации помогло определить места высокого риска и понять пространственную передачу болезни. Некоторые ограничения в этом исследовании заключались в том, что некоторая информация, такая как сезонные колебания, была недоступна, а случаи были занижены (Wesolowski et al., 2016). Исследование также имело предвзятость, поскольку дети были недостаточно представлены. Однако эти ограничения существенно не повлияли на прогнозы мобильности (Wesolowski et al., 2016). Поскольку было обнаружено, что данные мобильных телефонов обладают предсказательной силой распространения и вспышек болезней, поэтому может быть полезно включить данные о мобильности мобильных телефонов в качестве прогностической переменной в исследование ландшафтной генетики.

Социальные сети

Социальные сети также можно использовать как метод отслеживания мобильности людей.Например, Тиццони и др. (2015) использовали геотеги Twitter для масштабирования контактов между людьми и эпидемических процессов в сетях метапопуляций. Были созданы две карты: одна использовала геометки для создания переписных карт районов с крупными транспортными узлами; другие разделены геотегами на мегаполисы, расположенные в США и европейских странах (Tizzoni et al. , 2015). Используя эти данные, стало очевидным, что социальные сети онлайн-телекоммуникаций могут использоваться для картирования сетей физических контактов и могут косвенно использоваться в качестве инструмента для демонстрации реальных социальных связей для процессов заражения (Tizzoni et al., 2015). Они обнаружили, что частота контактов способствовала распространению эпидемии и увеличивалась в зависимости от распределения потоков мобильности между субпопуляциями (Tizzoni et al., 2015).

Аналогичным образом, в другом исследовании, проведенном в Австралии, были проанализированы шесть миллионов твитов с геотегами, и были получены доказательства того, что твиттер полезен для отслеживания и прогнозирования передвижения людей (Jurdak et al., 2015). Кроме того, они сравнили данные Twitter с данными, собранными с помощью записей мобильных телефонов. Хотя результаты были схожими, данные Twitter имели более высокое разрешение и позволяли отображать различные перемещения внутри объекта, города и между городами (Jurdak et al. , 2015). Данные Twitter зафиксировали модели мобильности и показали, что люди, которые путешествовали на большие расстояния, проводят большую часть своего времени в городских районах по сравнению с теми, кто путешествовал лишь промежуточно (Jurdak et al., 2015). Исследование также выявило два типа пользователей Твиттера: у одного были предсказуемые места размещения твитов, а у другого — менее предсказуемые (Jurdak et al., 2015). Те, кто писал твиты из дома, с большей вероятностью возвращались по сравнению с дальнобойщиками, которые возвращались с меньшей вероятностью (Jurdak et al., 2015). Исследование пришло к выводу, что твиты с геотегами являются полезным инструментом для выявления моделей на уровне населения, однако отдельные модели были более чувствительны к контекстуальным факторам (Jurdak et al., 2015). Шаблоны мобильности на основе Twitter могут быть полезным показателем для характеристики риска заболевания путем создания профилей движения по ландшафту. С учетом сказанного данные Twitter могут быть не столь эффективными для измерения мобильности людей в странах с низким уровнем дохода.

Системы GPS

системы глобального позиционирования (GPS) использовались для отслеживания моделей мобильности 582 участников из двух районов Икитоса, Перу (Vazquez-Prokopec et al., 2013). Исследование было направлено на рассмотрение социальных взаимодействий в средах с ограниченными ресурсами и быстрым ростом при изучении динамики распространения инфекционных заболеваний (Vazquez-Prokopec et al., 2013). Васкес-Прокопец и др. (2013) измерили возрастную мобильность и изменения в сетях колокации у всех участников. Выяснилось, что географическое пространство сильно влияет на мобильность человека (Vazquez-Prokopec et al., 2013). Приблизительно 80% перемещений совершались на расстоянии 1 км от дома человека (Vazquez-Prokopec et al., 2013). Около 38% участников имели предсказуемый распорядок дня, показывающий контрастные результаты с более развитыми странами (Vazquez-Prokopec et al., 2013). В результате исследователи провели тематическое исследование, чтобы определить, как неструктурированные рутины повлияют на передачу инфекционных заболеваний. Было установлено, что неструктурированные процедуры увеличивают вспышки заболеваний по сравнению с более структурированными процедурами (Vazquez-Prokopec et al., 2013). Этот результат продемонстрировал сложность анализа мобильности людей и ее влияния на инфекционные заболевания в развивающихся странах, а также показал, что необходимы дальнейшие исследования для создания более надежной модели инфекционных заболеваний (Vazquez-Prokopec et al., 2013). В другом исследовании Paz-Soldan et al. (2010) использовали системы GPS для изучения передачи вируса денге и возможных барьеров в Перу. Они определили, что использование GPS для отслеживания движения человека имеет много преимуществ. Например, они доступны по цене и помогают определить уровень экспозиции населения и динамику трансмиссивных патогенов (Paz-Soldan et al., 2010). Однако при использовании GPS важно учитывать опасения участников, чтобы избежать ошибок, связанных с участниками (Ikanovic and Mollgaard, 2017).

Переменные мобильности вектора

Ландшафтные переменные, связанные с перемещением переносчиков, могут сильно различаться в разных учебных системах. Отправной точкой для выбора представляющих интерес переменных может быть ссылка на модели пригодности местообитаний или предыдущие полевые наблюдения для важных переменных, связанных со средами обитания переносчиков. Например, было обнаружено, что структура популяции Aedes mcintoshi , основного переносчика вируса лихорадки Рифт-Валли в Кении, коррелирует со средними значениями осадков, переменной, выбранной на основе предыдущих полевых наблюдений (Campbell and Alexander, 2017).Примечательно, что этот подход предполагает, что неподходящая среда обитания препятствует движению, что не всегда так. Поэтому крайне важно тщательно рассмотреть биологию вашей учебной системы. Некоторые представляющие интерес переменные могут включать высоту над уровнем моря, тип земного покрова, температуру и/или осадки. Данные по этим переменным часто общедоступны благодаря данным дистанционного зондирования. Например, глобальные данные о высоте доступны в рамках миссии Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM) НАСА. Данные о глобальном земном покрове, а также несколько других продуктов о земле доступны с помощью спектрорадиометра визуализации среднего разрешения (MODIS) НАСА.Данные о температуре и осадках имеются в распоряжении WorldClim (Hijmans et al., 2005).

Кроме того, люди могут способствовать распространению переносчиков, например, самолеты, перевозящие насекомых-переносчиков (Tatem et al., 2006). Таким образом, некоторые из ранее упомянутых переменных, связанных с мобильностью людей, таких как дороги и авиаперевозки, также могут относиться к перемещению переносчиков. Например, было обнаружено, что расселение с помощью человека (шоссе) отражает поток генов в широком пространственном масштабе для азиатского тигрового комара, Aedes albopictus , тогда как естественное расселение (леса) преобладало в более мелких пространственных масштабах (Medley et al., 2015). Более того, распространение переносчиков может быть тесно связано с распространением хозяев из-за их зависимости от крови хозяина (Leo et al. , 2016). Таким образом, факторы, связанные с мобильностью переносчика, могут точно отражать факторы мобильности человека, особенно для изучаемых систем, в которых альтернативные хозяева отсутствуют или незначительны, например, в районах, где высоко антропофильный переносчик An. gambiae ss . является основным переносчиком малярийного паразита Plasmodium falciparum .

Пространственные измерения

Создание поверхностей сопротивления ландшафта

Поверхность сопротивления представляет собой пространственный слой, где каждая ячейка сетки представлена ​​степенью, в которой условия в этой ячейке ограничивают движение или поток генов (Balkenhol et al., 2015). Некоторое знание программного обеспечения ГИС необходимо для создания поверхностей сопротивления, таких как ArcMap или DIVA-GIS, бесплатная компьютерная программа, хотя существует множество других программ.

Мультиколлинеарность

Важно избегать введения мультиколлинеарности при оценке переменных ландшафта. Мультиколлинеарность, общая проблема моделирования, возникает, когда существует высокая степень линейной корреляции между переменными-предикторами, такими как высота над уровнем моря и температура. Эту проблему можно решить, проверив матрицу парных корреляций между переменными-предикторами.Как правило, корреляции выше 0,7 считаются проблематичными (Dormann et al., 2013). Если мультиколлинеарность присутствует среди двух или более переменных, то предлагается удалить одну или несколько из этих переменных.

Пространственное зерно

При создании поверхностей сопротивления ландшафта выбор соответствующей пространственной зернистости имеет решающее значение, поскольку генетический анализ ландшафта очень чувствителен к размеру зернистости (Turner, 1989; Wu, 2004). Как правило, масштаб того, как ландшафт связан, должен соответствовать масштабу того, как организмы перемещаются и рассредоточиваются (Galpern and Manseau, 2013).Андерсон и др. (2010) рекомендует использовать пространственный размер зерна, меньший, чем средний диапазон распространения организма. Однако слишком маленькое зерно может привести к ненужному шуму, который может маскировать более грубые закономерности, влияющие на связность (Anderson et al., 2010). В исследованиях трансмиссивных болезней диапазон распространения паразита осложняется наличием нескольких механизмов распространения в потенциально различных пространственных масштабах. Таким образом, метод, описанный Galpern and Manseau (2013) с использованием многомасштабного анализа для сопоставления зернистости анализа с функциональной зернистостью, может быть особенно полезен для таких исследований и может помочь повысить точность определения вклада особенностей ландшафта в связность.

Назначение значений сопротивления

После того, как вы определились с переменными ландшафта и создали поверхности сопротивления ландшафту, необходимо присвоить функциям сопротивление ландшафта значению потока генов. Для непрерывных переменных, таких как высота, можно просто назначить необработанные значения высоты в качестве значения сопротивления ландшафта. Однако этот подход предполагает линейную и положительную связь между высотой над уровнем моря и сопротивлением ландшафта потоку генов. Для дискретных переменных, таких как тип земного покрова, необходимо присвоить каждому типу земного покрова значение сопротивления ландшафта.Назначение соответствующих значений сопротивления ландшафта необходимо для возможности обнаружения эффектов ландшафта. Кроме того, в исследованиях трансмиссивных болезней перемещение паразитов является особенно сложным, и поэтому точные значения устойчивости ландшафта особенно важны для обеспечения достаточной чувствительности к обнаружению эффектов ландшафта.

Экспертное заключение

Экспертное заключение является наиболее распространенным методом определения значений устойчивости ландшафта (Shirk et al., 2010; Zeller et al., 2012). Однако главная ошибка экспертного мнения заключается в том, что оно субъективно (Zeller et al., 2012; Трейнор и др., 2013 г.; Дуданец и др., 2016). Кроме того, было обнаружено, что значения сопротивления ландшафта, полученные экспертами, хуже, чем нулевая модель (Charney, 2012). Хотя мнение экспертов может быть полезной отправной точкой, предлагается, если оно используется, для дальнейшей параметризации значений, полученных экспертами, как обсуждается ниже в разделе оптимизации (Shirk et al., 2010).

Модели пригодности для среды обитания

Модели пригодности среды обитания

можно использовать для присвоения значений устойчивости путем прямого преобразования значения пригодности для вида в значение устойчивости.Например, если шкала пригодности составляет 0–100, значение устойчивости может быть преобразовано путем вычитания значения пригодности среды обитания из 100 (Spear et al., 2010). Ван и др. (2008) обнаружили значимую корреляцию между генетическим расстоянием и поверхностью устойчивости, основанную на пригодности среды обитания для колючей крысы Niviventer coninga . Другое исследование волков ( Canis lupus ) сравнило модели пригодности среды обитания с мнением экспертов и обнаружило, что модели, основанные на пригодности среды обитания, имеют более высокие значения коэффициентов, чем модели, основанные на мнении экспертов (Milanesi et al. , 2017). Однако важно отметить, что модели пригодности среды обитания основаны на данных о присутствии и отсутствии и не включают информацию о поведении при перемещении (Spear et al., 2010). Кроме того, использование моделей пригодности среды обитания для присвоения значений устойчивости, вероятно, не будет легкодоступным для поверхностей сопротивления, основанных на мобильности человека.

Исследования движения

Исследования движения, такие как исследования метки-повторной поимки, радиотелеметрия, GPS или исследования следов или фекалий, также могут использоваться для определения значений сопротивления (Spear et al., 2010). Значения сопротивления могут быть назначены так же, как и в случае с моделями пригодности, где, например, самый высокий проходимый коридор имеет в среднем 10 пересечений в день, значение сопротивления для каждого коридора будет рассчитываться путем вычитания среднего количества пересечений в день. от 10. Однако получение данных о перемещении может быть трудным и трудоемким. Сбор такого типа данных также может быть несколько парадоксальным, поскольку основная мотивация для проведения ландшафтных генетических исследований заключается в том, что эти данные трудно получить (Spear et al., 2010).

Оптимизация

Оптимизация может помочь повысить точность значений сопротивления, полученных на основании мнения экспертов. Например, Ширк и др. (2010) усовершенствовали подход к оптимизации модели, предложенный Cushman et al. (2006) и продемонстрировал свою полезность на популяции горных козлов в Каскадном хребте. Подход начался с параметризации характеристик ландшафта, основанной на мнениях экспертов, таких как расстояние до выхода из местности, дороги, тип земного покрова и высота над уровнем моря.Каждая переменная была связана с сопротивлением ландшафта с помощью простой математической функции. Затем значения параметров экспертного мнения систематически варьировались для каждой переменной, чтобы найти модель с наибольшей корреляцией с генетическим расстоянием. Полученные оптимизированные значения параметров отличались от экспертных значений для всех переменных, и было обнаружено, что модели высот и земного покрова имеют умеренную корреляцию с потоком генов (Shirk et al., 2010). Более того, Гарехаджи и соавт. (2017) также применили этот подход к оптимизации и обнаружили значительную связь между высотой над уровнем моря и потоком генов долинных дубов.Таким образом, этот подход к оптимизации может помочь улучшить способность обнаруживать эффекты ландшафта по сравнению с моделями, основанными только на мнении экспертов.

Альтернативный подход к оптимизации, не имеющий мнения экспертов, заключается в оптимизации поверхностей сопротивления ландшафта на основе генетического алгоритма, который использовался для изучения видов саламандр (Peterman et al., 2014, 2015). Этот метод может быть реализован с помощью R-пакета ResistanceGA (Peterman, 2014). ResistanceGA использует генетический алгоритм для оптимизации поверхностей сопротивления ландшафта на основе попарных генетических расстояний и расстояний сопротивления и может оптимизировать как категориальные, так и непрерывные поверхности сопротивления. Такой подход может обеспечить беспристрастную оптимизацию поверхностей сопротивления.

Ландшафтная связь

Трудно напрямую сопоставить поверхность устойчивости ландшафта с парными генетическими данными. Поэтому необходимо преобразовать данные поверхности сопротивления ландшафта в попарное число «ландшафтных расстояний» между популяциями или особями. Ниже описаны два распространенных метода перевода в парные меры.

Путь с наименьшей стоимостью

Путь наименьшей стоимости был самым популярным подходом в ландшафтной генетике (Storfer et al., 2007). Этот подход просто включает в себя проведение линии между двумя популяциями или особями, которая минимизирует совокупную стоимость перемещения по поверхности сопротивления ландшафта. Для измерения попарного расстояния исследователь может либо использовать евклидову длину пути с наименьшими затратами (Spear et al., 2005), либо рассчитать взвешенную стоимость сопротивления на пути (Cushman et al., 2006; Shafer et al. , 2012). Однако оба метода расчета «ландшафтного расстояния» предполагают, что организм обладает достаточными знаниями, чтобы следовать оптимальному пути между точками ландшафта.Кроме того, путь взвешенной стоимости сопротивления особенно чувствителен к относительным затратам, и поэтому он может быть не идеальным для ситуаций, в которых параметризация сопротивления неопределенна (Balkenhol et al., 2015). Пути с наименьшей стоимостью можно рассчитать с помощью gdistance пакета R (van Etten, 2017).

Теория цепей

Теория цепей может использоваться для моделирования распространения через поверхность сопротивления между популяциями. В этом подходе ландшафты представляются как сетки регулярно расположенных узлов, соединенных резисторами.Предоставленная поверхность сопротивления ландшафта определяет уровень сопротивления среди соседних узлов. Этот метод включает все возможные пути между популяциями и дает сводные попарные значения «ландшафтного расстояния». Этот подход может быть особенно полезен в ландшафтах, где есть несколько путей между популяциями или отдельными людьми с одинаковой общей стоимостью, так что путь с наименьшей стоимостью будет представлять собой лишь часть реализованной связности. Этот подход можно реализовать с помощью программного обеспечения Circuitscape (McRae and Beier, 2007).

Генетическое измерение

Генотипирование

Молекулярные маркеры

Большинство молекулярных маркеров, используемых в ландшафтных генетических исследованиях, включают микросателлиты, однонуклеотидные полиморфизмы (SNP), аллозимы и полиморфизмы длин амплифицированных фрагментов (AFLP). Статистическая мощность увеличивается с количеством локусов, а также с количеством аллелей на локус. Мощность, связанную с количеством оцениваемых локусов, можно оценить до начала исследования с помощью моделирования в CDPOP (Landguth and Cushman, 2010; Landguth et al., 2012). В то время как микросателлиты являются наиболее часто используемыми маркерами в ландшафтных генетических исследованиях, маркеры SNP с высоким охватом могут обеспечить лучшую способность обнаруживать различия в популяциях, чем традиционные микросателлиты. Например, Кампос и др. (2017) обнаружили, что с помощью набора данных SNP, полученного из ddRADseq, они смогли дифференцировать популяций Anopheles darlingi , которые были пропущены при использовании набора данных с девятью микросателлитными локусами.

Измерение попарного генетического расстояния

Используя данные о генотипе, рассчитывается показатель генетической дистанции между всеми парами популяций или особей.Метрики на уровне популяции, такие как F-статистика, хорда и стандартное расстояние Нея, предполагают равновесие мутации-дрейфа (Hall and Beissinger, 2014). Таким образом, в исследовательских системах, где недавно произошло нарушение среды обитания, что может быть обычным явлением в системах болезней человека, эти статистические данные могут быть не идеальными. Скорее, альтернативные статистические данные, подобные описанным ниже, могут лучше подходить для такого исследования.

Принцип анализа координат (PCA) на основе

При сравнении индивидуальных показателей генетической дистанции моделирование показало, что показатели, основанные на PCA, работают лучше всего в самых сложных условиях, когда размеры выборки ограничены, а рассеяние велико (Shirk et al., 2017). Следовательно, использование метрик на основе PCA может максимизировать точность выбора модели и повысить надежность генетического анализа ландшафта.

Идентичность по происхождению

Было показано, что

F _ST менее надежен при описании структуры популяции в небольших пространственных масштабах (Miotto et al., 2013). Идентичность по происхождению (IBD), которая связывает происхождение с изменчивостью из-за рекомбинации, может дать представление о более поздних демографических событиях, чем F _ST , поскольку рекомбинация работает в более коротких временных масштабах, чем мутация и генетический дрейф (Thompson, 2013).В исследовании малярийного паразита, в котором образцы были собраны в четырех клиниках площадью около 120 км, не было обнаружено никакой связи между расстоянием между клиниками и генетическим расстоянием F _ST . Однако было обнаружено значительное снижение родства на основе ВЗК с увеличением межклинического расстояния (Taylor et al., 2017). Таким образом, в небольших пространственных масштабах использование ВЗК в качестве метрики генетического расстояния может повысить чувствительность при обнаружении популяционной дифференциации.

Пространственно явная сводная статистика

Пространственно-явная сводная статистика (SSS), такая как евклидовы расстояния в пространственно-PCA-пространстве или идентификация генетических разрывов Монмонье, может улучшить способность различать сложные эволюционные истории (Alvarado-Serrano and Hickerson, 2016).Эти методы могут фиксировать модели пространственного распределения, лежащие в основе генетических образцов, поэтому SSS может быть полезен для изучения демографической истории в ландшафте.

Интеграция генетических и пространственных измерений

Мы опишем статистические методы анализа на основе связей для интеграции генетических и пространственных данных измерений. Подход, основанный на связях, связывает нейтральную изменчивость между участками с факторами ландшафта между участками для проверки гипотез, связанных с изоляцией окружающей средой, что, как мы ожидаем, будет наиболее распространенным сценарием в исследовании трансмиссивных болезней. Для получения информации о методах, основанных на связях, соседстве и границах, мы предлагаем обратиться к Hall and Beissinger (2014). Для анализа на основе связей существует несколько вариантов статистического анализа, которые можно использовать для проверки корреляции пространственного и генетического расстояния. Здесь мы кратко обсудим общие статистические тесты.

Статистический анализ на основе ссылок

Частичные испытания Мантеля

Частичные тесты Мантеля являются наиболее распространенным аналитическим методом в ландшафтной генетике. Тесты Мантеля исследуют корреляцию между матрицей попарных генетических расстояний и матрицей пространственных расстояний.Несмотря на то, что тесты Мантеля широко распространены, они подвергались резкой критике за завышенную частоту ошибок I типа и низкую статистическую мощность, вызванную отсутствием независимости в ответе и предикторных переменных (Balkenhol et al., 2009; Cushman and Landguth, 2010; Graves et al. , 2013). Поэтому рекомендуется избегать использования тестов Мантеля в ландшафтных генетических исследованиях (Manel and Holdegger, 2013). Множественная регрессия по матрицам расстояний аналогична тестам Мантеля, и ее также следует избегать (Manel and Holdegger, 2013).

Множественная матричная регрессия с рандомизацией (MMRR)

Множественная матричная регрессия с рандомизациями (MMRR) — это регрессия на матрицах парных расстояний, которая оценивает значимость параметров регрессии с помощью специальных рандомизаций (Wang, 2013). Этот метод учитывает независимость переменных и обеспечивает коэффициент регрессии и проверку значимости для каждой матрицы затрат. Этот тест можно выполнить с помощью функции «lgrMMRR» в пакете R PopGenReport (Adamack and Gruber, 2014).

Линейная модель смешанных эффектов с параметризацией эффектов совокупности максимального правдоподобия (MLPE)

Линейная модель смешанных эффектов с параметризацией эффектов популяции максимального правдоподобия (MLPE) — это еще один метод, учитывающий независимость парных данных. Этот метод делает это путем включения случайного или популяционного эффекта на основе ковариатной структуры (Clarke et al., 2002; van Strien et al., 2012). Этот тест можно выполнить с помощью функции «lmer» в пакете R lme4 (Bates et al., 2015).

КРОВАТЬ

BEDASSLE — это пакет, доступный в R, который реализует байесовский подход и алгоритм Монте-Карло с цепью Маркова (Bradburd et al., 2013). Этот метод отличается от тестов Мантеля, MMRR и линейных моделей смешанного эффекта с MLPE тем, что BEDASSLE моделирует ковариацию частот аллелей между популяциями как убывающую функцию экологического и географического расстояния (Wang and Bradburd, 2014). Затем оцениваются коэффициенты для попарных мер расстояния и сравниваются.Полученный метод позволяет количественно оценить относительный вклад географической и экологической дистанции в генетическую дифференциацию.

Машинное обучение

Машинное обучение использовалось при анализе ландшафтных генетических исследований, в которых изучались ландшафтные факторы, связанные с устойчивостью к потоку генов в популяциях земноводных (Murphy et al. , 2010; Hether and Hoffman, 2012). Используемый алгоритм машинного обучения «Случайный лес» (RF) основан на анализе дерева регрессии и может быть полезен в генетическом анализе ландшафтов, поскольку его можно использовать для наборов данных со многими избыточными или нерелевантными предикторами (Hether and Hoffman, 2012).Этот метод включает в себя сначала объединение генетических и ландшафтных данных, запуск модели RF с использованием пакета R «RandomForest» для всех предикторов, а затем преобразование результата в коэффициенты улучшения модели (MIR) (Hether and Hoffman, 2012). Используя этот метод, RF удалось определить местообитания, связанные с генетической дифференциацией (Hether, Hoffman, 2012).

Выбор модели

Наконец, важно отметить, что априорный выбор одной модели устойчивости ландшафта, вероятно, приведет к высокой, но ложной корреляции (Cushman and Landguth, 2010; Cushman et al., 2013). Таким образом, важно протестировать набор реалистичных моделей, включающих несколько переменных ландшафта, а также множественные функциональные реакции на каждую переменную, например, с помощью методов, ранее упомянутых в подразделе оптимизации (Shirk et al. , 2010; Peterman, 2014). В качестве альтернативы можно использовать подход, который не опирается на итерационные алгоритмы оптимизации, путем простой оценки переменных ландшафта при различных относительных затратах, т. е. создания и тестирования множества гипотетических поверхностей сопротивления и выбора моделей с наивысшим рейтингом в соответствии со значениями, такими как информационный критерий Акаике ( AIC) (Cushman et al., 2006; Ван и др., 2009). Более того, многомерные модели также могут быть оценены аналогичным образом, возможно, путем создания нескольких возможных комбинаций лучших одномерных моделей или простого тестирования всех возможных комбинаций переменных.

Ландшафтная геномика

В предыдущих разделах предполагалось, что цель данного исследования ландшафтной генетики состоит в том, чтобы понять, как гены перемещаются между популяциями. Чтобы понять, как факторы ландшафта и окружающей среды влияют на отбор и местную адаптацию, можно использовать подход ландшафтной геномики. Ландшафтная геномика предлагает исследователям возможность тонкой настройки молекулярных вариаций, лежащих в основе меняющихся условий и ландшафтов в регионе. В ландшафтной геномике мы стремимся определить, какие гены влияют на признак или придают предпочтение окружающей среде, какие аллели в этих генах наиболее желательны для наблюдаемых условий и насколько каждый ген способствует адаптации к этим условиям (Schwartz et al., 2010). В отличие от ландшафтной генетики, которая оценивает генетическое родство между людьми/популяциями с использованием многолокусных маркеров, таких как микросателлиты и AFLP, первым шагом в ландшафтной геномике является характеристика генома интересующих организмов.Это включает идентификацию генетических вариантов, их предполагаемую функцию и их генное или аллельное разнообразие. Появление технологии секвенирования следующего поколения сделало этот процесс все более осуществимым и доступным как с технической, так и с финансовой точки зрения. Биоинформатика и корреляционный анализ (такие как категориальные тесты, логистические регрессии, матричные корреляции, общие линейные модели и модели смешанных эффектов) данных генома следующего поколения позволят идентифицировать ключевые гены или варианты при отборе из факторов окружающей среды (Rellstab et al. , 2015). Следующим шагом является характеристика пространственного распределения аллельного разнообразия по ландшафту. Подход ландшафтной геномики полезен, когда отобранные популяции имеют слабую или неизвестную структуру (Jones et al., 2013), поскольку было показано, что коррелированные частоты аллелей между популяциями существенно увеличивают ошибки типа I в определенных подходах ландшафтной геномики (Bradburd et al., 2013; De Мита и др., 2013). Путем выявления ассоциаций между генотипами и экологическими признаками/фенотипами можно исследовать генетическую архитектуру отбора на уровне индивидуума, популяции или вида, одновременно учитывая влияние пространственной неоднородности ландшафта на модели аллельной изменчивости (Schoville et al., 2012). Результаты этих анализов можно использовать для прогнозирования или моделирования того, какие популяции лучше всего адаптированы к изучаемым районам.

Выводы

Несмотря на то, что ландшафтная генетика может дать полезную информацию о переменных, влияющих на распространение патогенов, этот подход недостаточно используется при изучении эпидемиологии трансмиссивных болезней. По мере того, как страны приближаются к элиминации болезней и росту распространенности лекарственной устойчивости, знание путей распространения патогенов становится еще более важным для обоснования целевых вмешательств.Тщательное планирование плана исследования имеет важное значение для выявления эффектов ландшафта, особенно в такой сложной системе, как трансмиссивное заболевание. Мы представили сводку важных ресурсов ландшафтной генетики и соображения по разработке и проведению эффективного исследования трансмиссивных болезней (см. Дополнительную таблицу для сводки ресурсов, обсуждаемых в тексте). С помощью предоставленных рекомендаций и ресурсов мы стремимся сократить разрыв между двумя дисциплинами, чтобы лучше понять основные факторы, влияющие на распространение патогенов.

Вклад авторов

EH-S и EL разработали обзор; EH-S, EL, CS и SP участвовали в обзоре литературы; EH-S, EL, CS, SP и GY участвовали в написании.

Финансирование

Этот проект финансировался за счет грантов Национального института здравоохранения R01 A1050243, D43 TW01505 и U19 AI129326.

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Дополнительный материал

Дополнительный материал к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fevo.2018.00021/full#supplementary-material

.

Каталожные номера

Адамак, А. Т., и Грубер, Б. (2014). PopGenReport: упрощение базового популяционно-генетического анализа в R. Methods Ecol. Эволют . 5, 384–387. дои: 10.1111/2041-210X.12158

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Алему, К., Ворку А., Берхане Ю. и Кумие А. (2014). Мужчины, путешествующие вдали от дома, чаще заносят малярию в высокогорные деревни на северо-западе Эфиопии. PLoS ONE 9:e95341. doi: 10.1371/journal.pone.0095341

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Альварадо-Серрано, Д. Ф., и Хикерсон, М. Дж. (2016). Пространственно явная сводная статистика для исторического генетического вывода популяции. Методы Экол. Эвол . 7, 418–427. дои: 10.1111/2041-210X.12489

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Андерсон, К.Д., Эпперсон, Б.К., Фортин, М.Дж., Холдереггер, Р., Джеймс, П., Розенберг, М.С., и соавт. (2010). Учет пространственно-временного масштаба в ландшафтно-генетических исследованиях потока генов. Мол. Экол . 19, 3565–3575. doi: 10.1111/j.1365-294X.2010.04757.x

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Балкенхол, Н., Кушман, С., Сторфер, А., и Уэйтс, Л. (2015). Ландшафтная генетика: концепции, методы, приложения . Чичестер, Великобритания: John Wiley & Sons.

Академия Google

Балкенхол, Н., Уэйтс, Л.П., и Деззани, Р.Дж. (2009). Статистические подходы в ландшафтной генетике: оценка методов связи ландшафтных и генетических данных. Экография 32, 818–830. doi: 10.1111/j.1600-0587.2009.05807.x

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Бейтс Д., Мэхлер М., Болкер Б. и Уокер С.(2015). Подгонка линейных моделей смешанных эффектов с использованием lme4. Дж. Стат. Мягкий . 67, 1–48. дои: 10.18637/jss.v067.i01

Полнотекстовая перекрестная ссылка

Бенгтссон, Л., Годарт, Дж., Лу, X., Мур, С., Веттер, Э., Саллах, К., и др. (2015). Использование данных мобильных телефонов для прогнозирования пространственного распространения холеры. науч. Респ. 5:8923. дои: 10.1038/srep08923

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Бхарти Н., Татем А. Дж., Феррари М. Дж., Грайс, Р.Ф., Джибо, А., и Гренфелл, Б.Т. (2011). Объяснение сезонных колебаний заболеваемости корью в Нигере с помощью изображений ночных огней. Наука 334, 1424–1427. doi: 10.1126/science.1210554

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Бланшонг, Дж. А., Сэмюэл, М. Д., Скрибнер, К. Т., Векворт, Б. В., Лангенберг, Дж. А., и Филчек, К. Б. (2008). Ландшафтная генетика и пространственное распространение хронического истощения. биол. лат. 4, 130–133.doi: 10.1098/rsbl.2007.0523

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Брэдберд Г.С., Ральф П.Л. и Куп Г.М. (2013). Выяснение влияния географической и экологической изоляции на генетическую дифференциацию. Эволюция 67, 3258–3273. doi: 10.1111/evo.12193

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Брункер, К., Хэмпсон, К., Хортон, Д.Л., Бик, Р., и Рэндольф, С.Е. (2012). Интеграция ландшафтной эпидемиологии и генетики РНК-содержащих вирусов: модель бешенства домашних собак. Паразитология 139, 1899–1913. дои: 10.1017/S003118201200090X

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Кэмпбелл, Л.П., и Александр, А.М. (2017). Ландшафтная генетика Aedes mcintoshi ( Diptera: Culicidae ), важного переносчика вируса лихорадки рифтовой долины на северо-востоке Кении. J. Med. Энтомология . 18:tjx072. дои: 10.1093/jme/tjx072

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Кампос, М., Конн, Дж.Э., Алонсо, Д.П., Винец, Дж.М., Эмерсон, К.Дж., и Риболла, П.Е. (2017). Микрогеографическая структура основного неотропического переносчика малярии Anopheles darlingi с использованием микросателлитов и маркеров SNP. Паразит. Векторы 10, 76. doi: 10.1186/s13071-017-2014-y

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Каррел, М. А., Эмч, М., Нгуен, Т., Тодд Джоб, Р., и Ван, X. Ф. (2012). Популяционно-окружающая среда, влияющая на молекулярные изменения птичьего гриппа H5N1 во Вьетнаме. Центр здоровья . 18, 1122–1131. doi: 10.1016/j.healthplace.2012.04.009

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Каррел, М., Патель, Дж., Тейлор, С.М., Янко, М., Мвандагалирва, М.К., Цефу, А.К., и соавт. (2015). География генетики малярии в Демократической Республике Конго: сложный и фрагментарный ландшафт. Соц. науч. Мед. 133, 233–241. doi: 10.1016/j.socscimed.2014.10.037

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Каррел, М., Wan X.F., Nguyen T. и Emch M. (2011). Генетическая изменчивость высокопатогенных вирусов птичьего гриппа H5N1 во Вьетнаме демонстрирует как видоспецифические, так и пространственно-временные ассоциации. Птичий Дис. 55, 659–666. doi: 10.1637/9785-051811-Reg.1

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Чарни, Северная Дакота (2012). Оценка мнения экспертов и пространственного масштаба в модели амфибии. Экол. Модель. 242, 37–45. doi: 10.1016/j.ecolmodel.2012.05.026

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Кларк, Р. Т., Ротери, П., и Рэйбоулд, А. Ф. (2002). Доверительные интервалы для регрессионных отношений между матрицами расстояний: оценка потока генов с расстоянием. Дж. Агрик. биол. Окружающая среда. Стат. 7, 361. doi: 10.1198/108571102320

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Коте, Х., Гарант, Д., Роберт, К., Менги, Дж., и Пеллетье, Ф. (2012). Генетическая структура и потенциал распространения бешенства у енотов: роль ландшафтных барьеров и расселение по половому признаку. Эволюция. заявл. 5, 393–404. doi: 10.1111/j.1752-4571.2012.00238.x

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Cullingham, C.I., Kyle, C.J., Pond, B.A., Rees, E.E., and White, B.N. (2009). Дифференциальная проницаемость рек для потока генов енотов соответствует заболеваемости бешенством в Онтарио, Канада. Мол. Экол. 18, 43–53. doi: 10.1111/j.1365-294X.2008.03989.x

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Кушман, С.А., МакКелви, К.С., Хайден, Дж., и Шварц, М.К. (2006). Поток генов в сложных ландшафтах: проверка нескольких гипотез с помощью причинно-следственного моделирования. утра. Нац. 168, 486–499. дои: 10.1086/506976

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Кушман С.А., Ширк А.Дж. и Ландгут Э.Л. (2013). Ландшафтная генетика и лимитирующие факторы. Консерв. Жене . 14, 263–274. doi: 10.1007/s10592-012-0396-0

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Кукла, К.Н., Мюллер, Дж. П., и Морли, Дж. Г. (2006). Картирование региональной экономической активности по спутниковым снимкам в ночное время. Экол. Экон . 57, 75–92. doi: 10.1016/j.ecolecon.2005.03.007

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Дорманн, К.Ф., Элит, Дж., Бахер, С., Бухманн, К., Карл, Г., Карре, Г., и др. (2013). Коллинеарность: обзор методов борьбы с ней и имитационное исследование, оценивающее их эффективность. Экография 36, 27–46. doi: 10.1111/j.1600-0587.2012.07348.х

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Дюбуа, А., Галан, М. , Коссон, Дж. Ф., Гофре, Б., Хенттонен, Х., Ниемимаа, Дж., и соавт. (2017). Микроэволюция рыжих полевок (Myodes glareolus) по нейтральным и иммунозависимым генам в течение многолетних динамических циклов: последствия для эпидемиологии Puumala hantavirus . Заразить. Жене. Эвол . 49, 318–329. doi: 10.1016/j.meegid.2016.12.007

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Дуданец, Р.Ю., Уортингтон Уилмер Дж., Хэнсон Дж. О., Уоррен М., Белл С. и Родс Дж. Р. (2016). Работа с неопределенностью в моделях генетической устойчивости ландшафта: случай трех одновременно встречающихся сумчатых. Мол. Экол. 25, 470–486. doi: 10.1111/mec.13482

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Emaresi, G., Pellet, J., Dubey, S., Hirzel, A.H., and Fumagalli, L. (2011). Ландшафтная генетика альпийского тритона ( Mesotriton alpestris ), полученная на основе полосового подхода. Консерв. Жене . 12, 41–50. doi: 10.1007/s10592-009-9985-y

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Гальперн, П., и Мансо, М. (2013). Нахождение функционального зерна: сравнение методов масштабирования поверхностей сопротивления. Ландск. Экол. 28, 1269–1281. doi: 10.1007/s10980-013-9873-1

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Гарехаджи, М., Майнор, Э.С., Эшли, М.В., Абрахам, С.Т., и Кениг, В.Д. (2017). Влияние особенностей ландшафта на поток генов долинных дубов ( Quercus lobata ). Завод Экол. 218, 487–499. doi: 10.1007/s11258-017-0705-2

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Грейвс Т.А., Бейер П. и Ройл Дж.А. (2013). Современные подходы, использующие генетические расстояния, дают плохие оценки устойчивости ландшафта к межиндивидуальному расселению. Мол. Экол. 22, 3888–3903. doi: 10.1111/mec.12348

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Гивье Э. , Галан М., Шаваль Ю., Шуереб А., Рибас Сальвадор, А., и др. (2011). Ландшафтная генетика подчеркивает роль динамики метапопуляции рыжей полевки в эпидемиологии хантавируса Puumala . Мол. Экол. 20, 3569–3583. doi: 10.1111/j.1365-294X.2011.05199.x

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Hall, L.A., и Beissinger, S.R. (2014). Практический набор инструментов для разработки и анализа исследований ландшафтной генетики. Ландск. Экол. 29, 1487–1504. дои: 10.1007/с10980-014-0082-3

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Хетер, Т. Д., и Хоффман, Э. А. (2012). Машинное обучение определяет конкретные места обитания, связанные с генетической связностью у Hyla squirella . Дж. Эвол. биол. 25, 1039–1052. doi: 10.1111/j.1420-9101.2012.02497.x

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Hijmans, R.J., Cameron, S.E., Parra, J.L., Jones, P. G., and Jarvis, A. (2005). Интерполированные климатические поверхности с очень высоким разрешением для глобальных участков суши. Междунар. Дж. Климатол . 25, 1965–1978. doi: 10.1002/joc.1276

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Холдереггер Р. и Вагнер Х.Х. (2006). Краткое руководство по ландшафтной генетике. Ландск. Экол. 21, 793–796. doi: 10.1007/s10980-005-6058-6

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Иканович, Э. Л., и Моллгаард, А. (2017). Альтернативный подход к пределам предсказуемости человеческой мобильности. EPJ Data Sci . 6, 12.doi: 10.1140/epjds/s13688-017-0107-7

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Джонс, М.Р., Форестер, Б.Р., Тойфель, А.И., Адамс, Р.В., Анстетт, Д.Н., Гудрич, Б.А., и соавт. (2013). Интеграция ландшафтной геномики и пространственно явных подходов для обнаружения локусов при отборе в клинальных популяциях. Эволюция 67, 3455–3468. doi: 10.1111/evo.12237

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Юрдак Р., Чжао К., Лю Дж., AbouJaoude, M., Cameron, M., and Newth, D. (2015). Понимание мобильности человека из Twitter. PLoS ONE 10:e0131469. doi: 10.1371/journal.pone.0131469

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Ландгут, Э.Л., и Кушман, С.А. (2010). CDPOP: программа генетики популяции с явным пространственным разделением затрат. Мол. Экол. Ресурс. 10, 156–161. doi: 10.1111/j.1755-0998.2009.02719.x

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Ландгут, Э.Л., Кушман С.А., Шварц М.К., Маккелви К.С., Мерфи М. и Луикарт Г. (2010). Количественная оценка времени задержки для обнаружения барьеров в ландшафтной генетике. Мол. Экол. 19, 4179–4191. doi: 10.1111/j.1365-294X.2010.04808.x

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Landguth, E. L., Fedy, B.C., Oyler-McCance, S.A., Garey, A.L., Emel, S.L., Mumma, M., et al. (2012). Влияние размера выборки, количества маркеров и аллельного богатства на обнаружение пространственного генетического паттерна. Мол. Экол. Ресурс. 12, 276–284. doi: 10.1111/j.1755-0998.2011.03077.x

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Лео С.С., Гонсалес А. и Миллен В. (2016). Интегрированная генетика ландшафта с несколькими таксонами для зоонозных инфекционных заболеваний: расшифровка переменных, влияющих на возникновение болезни. Геном 59, 349–361. doi: 10.1139/gen-2016-0039

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Ло, Э., Хемминг-Шредер, Э., Yewhalaw, D., Nguyen, J., Kebede, E., Zemene, E., et al. (2017а). Динамика передачи совместно эндемичных Plasmodium vivax и P. falciparum в Эфиопии и распространенность противомалярийно-устойчивых генотипов. PLoS Негл. Троп. Дис . 11:e0005806. doi: 10.1371/journal.pntd.0005806

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Ло, Э., Лам, Н., Хемминг-Шредер, Э., Нгуен, Дж., Чжоу, Г., Ли, М.С., и соавт. (2017б). Частое распространение малярии Plasmodium vivax поддерживает высокое генетическое разнообразие на границе между Мьянмой и Китаем, без барьеров расстояния и ландшафта. Дж. Заражение. Дис . 216, 1254–1263. doi: 10.1093/infdis/jix106

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Люксимон, Н., Пети, Э. Дж., и Броке, Т. (2014). Эффективность индивидуальной выборки по сравнению с 90 135 групповой 90 136 выборкой для вывода о рассредоточении в условиях изоляции по расстоянию 90 135 . Мол. Экол. Ресурс . 14, 745–752. дои: 10.1111/1755-0998.12224

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Макрей, Б. Х., и Бейер, П.(2007). Теория цепей предсказывает поток генов в популяциях растений и животных. Проц. Натл. акад. Наука . США 104, 19885–19890. doi: 10.1073/pnas.0706568104

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Медли, К. А., Дженкинс, Д. Г., и Хоффман, Э. А. (2015). Искусственное и естественное расселение стимулирует поток генов по всему ареалу инвазивного комара. Мол. Экол. 24, 284–295. doi: 10.1111/mec.12925

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Меентемейер, Р.К., Хаас С.Э. и Вацлавик Т. (2012). Ландшафтная эпидемиология эмерджентных инфекционных заболеваний в природных и антропогенно измененных экосистемах. год. Преподобный Фитопат. 50, 379–402. doi: 10.1146/annurev-phyto-081211-172938

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Миланези П., Холдереггер Р., Канилья Р., Фаббри Э., Галаверни М. и Рэнди Э. (2017). Модели, основанные на экспертах, и модели пригодности среды обитания для разработки поверхностей устойчивости в ландшафтной генетике. Экология 183, 67–79. doi: 10.1007/s00442-016-3751-x

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Miotto, O., Almagro-Garcia, J., Manske, M., MacInnis, B., Campino, S., Rockett, K.A., et al. (2013). Множественные популяции резистентного к артемизинину Plasmodium falciparum в Камбодже. Нац. Жене. 45, 648. doi: 10.1038/ng.2624

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Мита, С., Тюйе, А.C., Gay, L., Ahmadi, N., Manel, S., Ronfort, J., et al. (2013). Обнаружение отбора по градиентам окружающей среды: анализ восьми методов и их эффективность для аутбридинга и самоопыления популяций. Мол. Экол. 22, 1383–1399. doi: 10.1111/mec.12182

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Мерфи, Массачусетс, Эванс, Дж. С., и Сторфер, А. (2010). Количественная оценка связи Bufo boreas в Йеллоустонском национальном парке с ландшафтной генетикой. Экология 91, 252–226. дои: 10.1890/08-0879.1

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Oyler-McCance, S.J., Fedy, B.C., and Landguth, E.L. (2013). Эффекты дизайна выборки в ландшафтной генетике. Консерв. Жене . 14, 275–285. doi: 10.1007/s10592-012-0415-1

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Пас-Солдан В.А., Стоддард С.Т., Васкес-Прокопек Г., Моррисон А.С., Элдер Дж.П. и др. (2010). Оценка и максимизация приемлемости использования устройства глобальной системы позиционирования для изучения роли передвижения человека в передаче вируса денге в Икитосе, Перу. утра. Дж. Троп. Мед. Гиг. 82, 723–730. doi: 10.4269/ajtmh.2010.09-0496

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Peterman, WE (2014). ResistanceGA: пакет R для оптимизации поверхностей сопротивления с использованием генетических алгоритмов. bioRxiv 1:007575. дои: 10.1101/007575

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Peterman, W. E., Anderson, T.L., Ousterhout, B.H., Drake, D.L., Semlitsch, R.D., and Eggert, L.С. (2015). Дифференциальное расселение формирует структуру популяции и закономерности генетической дифференциации у двух симпатрических прудов, размножающихся саламандр. Консерв. Жене . 16, 59–69. doi: 10.1007/s10592-014-0640-x

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Петерман, У. Э., Коннетт, Г. М., Семлич, Р. Д., и Эггерт, Л. С. (2014). Поверхности экологической устойчивости предсказывают мелкомасштабную генетическую дифференциацию у наземной лесной саламандры. Мол. Экол. 23, 2402–2413.doi: 10.1111/mec.12747

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Prunier, J.G., Kaufmann, B., Fenet, S., Picard, D., Pompanon, F., Joly, P., et al. (2013). Оптимизация компромисса между усилиями по пространственной и генетической выборке в неоднородных популяциях: к лучшей оценке функциональной связи с использованием индивидуальной схемы выборки. Мол. Экол. 22, 5516–5530. doi: 10.1111/mec.12499

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Рис, Э.E., Pond, B.A., Cullingham, C.I., Tinline, R., Ball, D., Kyle, C.J., et al. (2008). Оценка ландшафтного барьера с использованием генетического имитационного моделирования: последствия для борьбы с бешенством енотов. Пред. Вет. Мед. 86, 107–123. doi: 10.1016/j.prevetmed.2008.03.007

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Рис, Э. Э., Понд, Б. А., Каллингем, К. И., Тинлайн, Р. Р., Болл, Д., Кайл, С. Дж., и другие. (2009). Ландшафтное моделирование пространственных узких мест: последствия для распространения бешенства енотов. биол. лат. 5, 387–390. doi: 10.1098/rsbl.2009.0094

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Rellstab, C., Gugerli, F., Eckert, A.J., Hancock, A.M., and Holderegger, R. (2015). Практическое руководство по анализу экологических ассоциаций в ландшафтной геномике. Мол. Экол. 24, 4348–4370. doi: 10.1111/mec.13322

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Робинсон С.Дж., Сэмюэл М.Д., Ролли Р.Э. и Шелтон П. (2013). Использование ландшафтных эпидемиологических моделей для понимания распространения хронического истощения на Среднем Западе, США Landsc. Экол . 28, 1923–1935. doi: 10.1007/s10980-013-9919-4

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Самарасин П., Шутер Б. Дж., Райт С. И. и Родд Ф. Х. (2017). Проблема оценки недавней генетической связности в меняющемся мире. Консерв. Биол . 31, 126–135. doi: 10.1111/cobi.12765

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Шовилль, С.Д., Бонин А., Франсуа О., Лобро С., Мелоделима С. и Манель С. (2012). Адаптивная генетическая изменчивость ландшафта: методы и случаи. год. Преподобный Экол. Эвол. Сист. 43, 23–43. doi: 10.1146/annurev-ecolsys-110411-160248

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Шварц, М. К., МакКелви, К.С., Кушман, С.А., и Луикарт, Г. (2010). Ландшафтная геномика: краткий обзор. В области пространственной сложности, информатики и охраны дикой природы . Токио: Спрингер.165–174

Академия Google

Шафер, А., Нортрап, Дж. М., Уайт, К. С., Бойс, М. С., Коте, С. Д., и Колтман, Д. В. (2012). Выбор среды обитания предсказывает генетическое родство альпийских копытных. Экология 93, 1317–1329. дои: 10.1890/11-0815.1

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Ширк, А. Дж., Ландгут, Э. Л., и Кушман, С. А. (2017). Сравнение индивидуальных показателей генетической дистанции для ландшафтной генетики. Мол. Экол. Ресурс . 17, 1308–1317. дои: 10.1111/1755-0998.12684

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Ширк, А. Дж., Валлин, Д. О., Кушман, С. А., Райс, К. Г., и Уорхейт, К. И. (2010). Вывод о влиянии ландшафта на поток генов: новая модель выбора модели. Мол. Экол. 19, 3603–3619. doi: 10.1111/j.1365-294X.2010.04745.x

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Копье, С. Ф., Балкенхол, Н., Фортин, М.Дж., Макрей, Б.Х., и Скрибнер, К. (2010). Использование поверхностей сопротивления для ландшафтных генетических исследований: соображения по параметризации и анализу. Мол. Экол. 19, 3576–3591. doi: 10.1111/j.1365-294X.2010.04657.x

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Spear, S.F., Peterson, C.R., Matocq, M.D., and Storfer, A. (2005). Ландшафтная генетика пятнистой тигровой саламандры (Ambystoma tigrinum melanostictum). Мол. Экол. 14, 2553–2564. doi: 10.1111/j.1365-294X.2005.02573.x

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Сторфер, А., Мерфи, М.А., Эванс, Дж.С., Голдберг, К.С., Робинсон, С., Спир, С.Ф., и соавт. (2007). Помещение «ландшафта» в ландшафтную генетику. Наследственность 98, 128–142. doi: 10.1038/sj.hdy.6800917

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Сторфер А., Мерфи М. А., Спир С. Ф., Холдереггер Р. и Уэйтс Л.П. (2010). Ландшафтная генетика: где мы сейчас? Мол. Экол. 19, 3496–3514. doi: 10.1111/j.1365-294X.2010.04691.x

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Taylor, A.R., Schaffner, S.F., Cerqueira, G.C., Nkhoma, S.C., Anderson, T.J.C., Sriprawat, K., et al. (2017). Количественная оценка связи между местными популяциями малярийного паразита Plasmodium falciparum с использованием идентификации по происхождению. Генетика PLoS. 13:e1007065. doi: 10.1371/журнал.pgen.1007065

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Тиццони, М., Сан, К., Бенусильо, Д., Карсай, М., и Перра, Н. (2015). Масштабирование человеческих контактов и эпидемических процессов в метапопуляционных сетях. науч. Респ. 5:15111. дои: 10. 1038/srep15111

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Трейнор, А. М., Уолтерс, Дж. Р., Моррис, В. Ф., Секстон, Дж., и Муди, А. (2013). Эмпирическая оценка поверхностей сопротивления рассеиванию: пример с дятлами с красными кокардами. Ландск. Экол. 28, 755–767. doi: 10.1007/s10980-013-9861-5

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Тернер, М. Г. (1989). Ландшафтная экология: влияние узора на процесс. год. Преподобный Экол. Сист. 20, 171–197. doi: 10.1146/annurev.es.20.110189.001131

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

ван Эттен, Дж. (2017). Пакет R gdistance: расстояния и маршруты на географических сетках. Дж. Стат. ПО 76, 1–21. дои: 10.18637/jss.v076.i13

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

ван Стриен, М. Дж., Келлер, Д., и Холдереггер, Р. (2012). Новый аналитический подход к генетическому моделированию ландшафта: трансектный анализ с наименьшими затратами и линейные смешанные модели. Мол. Экол. 21, 4010–4023. doi: 10.1111/j.1365-294X.2012.05687.x

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Васкес-Прокопек, Г. М., Бисанцио, Д., Стоддард, С. Т., Пас-Солдан, В., Моррисон, А.C., Elder, J.P., et al. (2013). Использование технологии GPS для количественной оценки мобильности людей, динамических контактов и динамики инфекционных заболеваний в городской среде с ограниченными ресурсами. PLoS ONE 8:e58802. doi: 10.1371/journal.pone.0058802

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Ван, И. Дж. (2013). Изучение полного влияния неоднородности ландшафта на пространственную генетическую изменчивость: подход множественной матричной регрессии для количественной оценки географической и экологической изоляции. Эволюция 67, 3403–3411. doi: 10.1111/evo.12134

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Ван, И. Дж., Сэвидж, В. К. , и Шаффер, Х. Б. (2009). Ландшафтная генетика и анализ путей с наименьшими затратами выявили неожиданные пути расселения калифорнийской тигровой саламандры ( Ambystoma californiense ). Мол. Экол. 18, 1365–1374. doi: 10.1111/j.1365-294X.2009.04122.x

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Ван Ю.Х., Ян, К.С., Бриджмен, К.Л., и Лин, Л.К. (2008). Моделирование пригодности среды обитания для сопоставления потока генов со связностью ландшафта. Ландск. Экол. 23, 989–1000. doi: 10.1007/s10980-008-9262-3

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Весоловски, А., Баки, К.О., Энго-Монсен, К., и Меткалф, К.Дж. (2016). Подключение мобильности к инфекционным заболеваниям: перспективы и ограничения мобильных данных. Дж. Заражение. Дис. 214, С414–С420. doi: 10.1093/infdis/jiw273

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Ву, Дж.(2004). Влияние изменения масштаба на анализ ландшафта: отношения масштабирования. Ландск. Экол. 19, 125–138. doi: 10.1023/B:LAND.0000021711.40074.ae

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Зеллер, К. А., МакГаригал, К., и Уайтли, А. Р. (2012). Оценка сопротивления ландшафта движению: обзор. Ландск. Экол. 27, 777–797. doi: 10.1007/s10980-012-9737-0

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

7. Биология, экология и борьба с переносчиками | Малярия: препятствия и возможности

Бейер, Дж.C., П.В. Перкинс, Дж.К.Корос, Ф.К.Оньянго, Т.П.Гарган, Р.А.Виртц, Д.К.Кеоч и К.Р.Робертс. 1990а. Обнаружение спорозоитов малярии путем вскрытия и ИФА для оценки инфекционности Afrotropical Anopheles (Diptera: Culicidae). Журнал медицинской энтомологии 27:377-384.

Бейер, Дж. К., П. В. Перкинс, Ф. Оньянго, Т. П. Гарган, К. Н. Остер, Р. Э. Уитмайр, Д. К. Кеоч и К. Р. Робертс. 1990б. Характеристика передачи малярии Anopheles (Diptera: Culicidae) в западной Кении в рамках подготовки к испытаниям вакцины против малярии. Журнал медицинской энтомологии 27: 570-577.

Boyd, M. F. 1949. Маляриология: всесторонний обзор всех аспектов этой группы болезней с глобальной точки зрения. Филадельфия: Сондерс.

Бойд, М. Ф. и В. К. Стратман-Томас. 1934. О продолжительности заразности анофелинов, несущих Plasmodium vivax . Американский журнал гигиены 19: 539-540.

Бреман, Дж. Г. и К. К. Кэмпбелл. 1988. Борьба с тяжелой формой малярии у африканских детей.Бюллетень Всемирной организации здравоохранения 66:611-620.

Brown, AWA 1983. Устойчивость к инсектицидам как фактор интегрированной борьбы с Culicidae Pp. 161-235 в Интегрированных методологиях борьбы с комарами, Laird, M., and JW Miles, eds. Нью-Йорк: Академическая пресса.

Браун, Т. М. и В. Г. Брогдон. 1987. Улучшенное определение устойчивости к инсектицидам с помощью традиционных и молекулярных методов. Стр. 145-162 в Annual Review of Entomology, Mittler, T.E., F.J. Radovsky, and V.Х. Реш, ред. Пало-Альто: Ежегодные обзоры, Inc.

Collins, F.H., R.K. Sakai, K.D. Vernick, S. Paskewitz, D.C. Seeley, L.H. Miller, W.E. Collins, C.C. Campbell и R.W. Gwadz. 1986. Генетическая селекция Plasmodium — рефрактерного штамма переносчика малярии Anopheles gambiae . Наука 234:607-610.

Коллинз, Ф. Х., П. К. Мехаффи, М. О. Расмуссен, А. Д. Брандлинг-Беннетт, Дж. С. Одера и В. Финнерти. 1988. Сравнение методов ДНК-зонда и изоферментов для дифференциации Anopheles gambiae и Anopheles arabiensis (Diptera: Culicidae).Журнал медицинской энтомологии 25:116-120.

Коллинз, Ф. Х., С. М. Паскевитц и В. Финнерти. 1990. Гены рибосомной РНК комплекса видов Anopheles gambiae . Стр. 1-28 в Достижениях в исследованиях переносчиков болезней, Vol. 6, Харрис, К.Ф., изд. Нью-Йорк: Springer-Verlag.

Coluzzi, M. 1988. Комары Anopheline: генетические методы дифференциации видов Стр. 411–485 в книге «Малярия: принципы и практика маляриологии», Wernsdorfer, WH, and I. McGregor, eds.Эдинбург: Черчилль Ливингстон.

Кертис, С. Ф. и П. М. Грейвс. 1983. Генетическая изменчивость способности насекомых передавать филярии, трипаносомы и малярийных паразитов. Стр. 31-62 в Current Topics in Vector Research, Harris, K.F., ed. Нью-Йорк: Прегер.

Дэвис, Дж. Р., Дж. Р. Мерфи, Д. Ф. Клайд, С. Бакар, А. Х. Кокрейн, Ф. Завала и Р. С. Нуссенцвейг. 1989. Оценка содержания спорозоитов Plasmodium falciparum в Anopheles stephensi , используемых для заражения людей-добровольцев.Американский журнал тропической медицины и гигиены 40:128-130.

Даффи, Дж. 1977. Предприятия в области здравоохранения мира. Воспоминания Фреда Лоу Сопера. Вашингтон, округ Колумбия: Панамериканская организация здравоохранения.

Фарид, Массачусетс, 1988. Простые меры для прерывания контакта человек-переносчик. Стр. 1251-1261

.