[論文レビュー] The effect of spatial scales on the reproductive fitness of plant pathogens

Alexey Mikaberidze, Christopher C. Mundt+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 2, 2014

Wheat and Barley Genetics and Pathology参考文献 26被引用数 3

ひとこと要約

本研究は、測定された病害勾配を用いて、畑のサイズと縦横比を関数とする空間的に明示的な数学的モデルを提案し、植物病原体の基本的再生産数 $R_0$ を推定する。$R_0$ は畑のサイズが増加するに従い、ある飽和点に達するまで増加し、正方形の畑で最大値を示す。特に、大規模な畑では小麦の帯状黒星病に対して $R_0 \approx 50$ に達することが示され、病害管理戦略は細かい空間スケールで最適化されるべきであることを示唆している。

ABSTRACT

Plant diseases often cause serious yield losses in agriculture. A pathogen's reproductive fitness can be quantified by the basic reproductive number, R0. Since pathogen transmission between host plants depends on the spatial separation between them, R0 is strongly influenced by the spatial scales of pathogen dispersal and the spatial scales of the host population. The basic reproductive number was found to increase with the field size at small field sizes and to saturate to a constant value at large field sizes. It reaches a maximum in quadratic fields and decreases as the field becomes elongated. This pattern appears to be quite general: it holds for dispersal kernels that decrease exponentially or faster as well as for "fat-tailed" dispersal kernels that decrease slower than exponential (i.e. power-law kernels). We used this approach to estimate R0 in wheat stripe rust (an important pathogen caused by Puccinia striiformis), since disease gradients for this pathogen were thoroughly measured over large distances [Sackett and Mundt, Phytopathology, 95, 983 (2005)]. For the two largest datasets, we estimated R0 in the limit of large fields to be of the order of 50. These estimates are consistent with independent field observations [Cowger et al. (2005), Phytopathology, 95, 97282; Farber et al. (2013), Phytopathology, 103, 41]. We present a proof of principle of a novel approach to estimate the basic reproductive number, R0, of plant pathogens using wheat stripe rust as a case study. We found that the spatial extent over which R0 changes strongly is quite fine-scaled (about 30 m of the linear extension of the field). Our results indicate that in order to optimize the spatial scale of deployment of fungicides or host resistances, the adjustments should be made at a fine spatial scale.

研究の動機と目的

• 宿主集団の空間スケールと病原体の拡散を考慮した、植物病原体の基本的再生産数 $R_0$ を推定するための手法を開発すること。
• 長方形の作物畑における $R_0 $ が畑のサイズと縦横比にどのように変化するかを調査すること。
• 大規模な現地実験から得られた実測病害勾配データを用いて、モデルを小麦の帯状黒星病に適用すること。
• 疫学的拡散と病害管理効果に及ぼす空間スケールの影響を評価すること。
• 分散カーネルの種類（べき乗則（尾が太い）および指数関数的減衰カーネルを含む）が異なる場合の $R_0 $ 評価の妥当性を検証すること。

提案手法

• モデルは、距離に依存する分散カーネルに基づいて、宿主植物間の病原体伝播を記述する空間的に明示的な積分微分方程式フレームワークを用いる。
• 測定された病害勾配データを用いて、分散カーネルと伝播率のパラメータを特定する。
• 基本的再生産数 $R_0$ は、モデルの線形化された系から導かれる次世代作用素の最大固有値として計算される。
• エッジ効果と空間的不均一性を考慮し、異なるサイズと縦横比の長方形畑で疫病のシミュレーションを実施する。
• 数値シミュレーションを用いて、さまざまな畑の形状における $R_0 $ を推定し、結果を実測された疫病の伝播速度データと照合する。
• モデルは急速な胞子平衡を仮定しており、これにより系は感染宿主密度と伝播率を含む2つの式に簡略化され、$\beta = \gamma\beta' / \mu'$ が複合伝播パラメータとして定義される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 植物病原体の基本的再生産数 $R_0$ は、作物畑のサイズと縦横比にどのように依存するか？
• RQ2 指数関数的分散カーネルとべき乗則分散カーネルの異なるタイプが、$R_0 $ の空間的スケーリングに与える影響は何か？
• RQ3 エッジ効果と畑の幾何学的形状は、農業環境下での病原体の再生産適合度にどの程度影響を及ぼすか？
• RQ4 大規模な現地実験における実測病害勾配データから、$R_0 $ はどの程度正確に推定可能か？
• RQ5 $R_0 $ の空間スケール依存性が、農作物管理における農薬の散布や耐病性の導入に及ぼす意味は何か？

主な発見

• 基本的再生産数 $R_0$ は、小規模な畑ではサイズが増加するに従い増加し、大規模な畑では飽和点に達する。これは、さらに拡大させても適合度に変化がない閾値が存在することを示唆している。
• $R_0$ は正方形の畑で最大値を示し、畑が細長くなるに従い減少する。これはエッジ効果の増大と胞子の損失によるものである。
• 小麦の帯状黒星病に関しては、SackettおよびMundt（2005）の2つの大規模データセットを用いて、大規模な畑の極限において $R_0 $ は約50に推定された。
• これらの $R_0 $ 推定値は、Cowgerら（2005）およびFarberら（2013）の独立した現地観察と整合しており、モデルの予測能力を裏付けている。
• $R_0 $ が顕著に変化する空間スケールは細かいものであり、畑の延長が約30メートルのオーダーである。これは、制御戦略がこの解像度で調整されるべきであることを示唆している。
• 数値シミュレーションでは、疫病の伝播速度にやや大きな差（正方形の大きな畑では1.217～1.286倍速くなる）が見られたが、実測データでは顕著な差は検出されず、これは風による異方性または測定解像度の制限による可能性がある。