Sayaki Suzuki
(Department of Biology, Faculty of Sciences, Kyushu University)

06/01/26, 15:30 at Room 3631 (6th floor of building 3 of the Faculty of Sciences)

If an infectious disease invades a population, how should we vaccinate or introduce resistant cultivars, as effective countermeasures to prevent a major outbreak? Then, to prevent an outbreak of infectious plant disease in the field, I analyzed an optimal ratio of susceptible(S) and resistant(R) cultivars and planting pattern of S and R with spatial correlative structure. Here, we attempted to simplify the model, thus we considered only one generation of the plant population. So, we can consider only the infection and recovery-process in the plant population. In the result of in the lattice (k=4) simulation under a spatially random distribution of initially S and R, when the disease transmission rate is low, disease conductive areas become localized islands. On the other hand, when the initial R frequency is increased (even if the transmission rate is very high), infected individuals can not invade. So, I focused on the final surviving S population according to different initial frequencies of resistant plants. The expansion of disease transmission was suppressed drastically, when the initial R frequency is higher than about 40%. Then, at the initial R frequency of 65%, the most host of S (more than 90%) escaped from infection. Next, I did analysis of the pair approximation model under a spatially random distribution of hosts. In result, an initial R density of 67% is enough to prevent a disease outbreak, if the transmission rate is ever so high. Furthermore, the host population in negative correlation structure between nearest-neighbor S and R (like checkerboard) suppress an outbreak of disease, better than in random or positive correlation structure (formation of S and R clusters). 宿主集団内における伝染病の拡大を防ぐために講じる手段として、 どのようなワクチン接種や作物の抵抗性品種の導入の仕方があるだ ろうか？そこで、フィールド内に作付ける植物集団を想定し、病害 の流行を防ぐための感受性個体と抵抗性個体の割合や、その際に両 者をランダムに配置するか？空間的相関を持たせるか？などの栽植 様式についての考察を行った。 今回、感染のタイムスケールが宿 主増殖のタイムスケールよりも十分に早い場合として、宿主の繁殖 を無視することによって、病害感染と宿主の回復(もしくは死亡)過 程のみを考慮したシンプルなSIRモデルを構築した。 格子空間(正 方格子)上に抵抗性宿主を空間的にランダムに配置したシミュレー ションを行った場合、感染率が低い場合には感染の流行が局所的に 収束し、逆に高い感染率であっても抵抗性導入率が高ければフィー ルド全体への感染拡大を防ぐことができる。そこで作物収量(感染 収束時での未感染個体)について検討したところ、非常に高い感染 率であっても抵抗性導入率が４０％を超えたあたりから急速に感染 拡大が抑えられ、導入率６５％になると感受性個体の９０％以上が 収穫可能との結果を得た。一方、同様に宿主を空間的にランダムに 配置した場合、ペア頻度の動態を解析した結果、流行を防ぐための 抵抗性品種の導入率は感染率がどんなに高くても６７％で十分である ことがわかった。さらに、たとえ同じワクチン接種率でも、隣接 サイト間での感受性個体と抵抗性個体の配置に負の相関があるとき の方が(チェッカーボード風の配置)、無相関や正の相関が強い場合 (同じ種類の個体が固まって存在する場合配置)よりも流行を押さえ やすいことがわかった。

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