Data Assimilation of AOD and Estimation of Surface Particulate Matters over the Arctic

In this study, more accurate information on the levels of aerosol optical depth (AOD) was calculated from the assimilation of the modeled AOD based on the optimal interpolation method. Additionally, more realistic levels of surface particulate matters over the Arctic were estimated using the assimilated AOD based on the linear relationship between the particulate matters and AODs. In comparison to the MODIS observation, the assimilated AOD was much improved compared with the modeled AOD (e.g., increase in correlation coefficients from −0.15–0.26 to 0.17–0.76 over the Arctic). The newly inferred monthly averages of PM10 and PM2.5 for April–September 2008 were 2.18–3.70 μg m−3 and 0.85–1.68 μg m−3 over the Arctic, respectively. These corresponded to an increase of 140–180%, compared with the modeled PMs. In comparison to in-situ observation, the inferred PMs showed better performances than those from the simulations, particularly at Hyytiala station. Therefore, combining the model simulation and data assimilation provided more accurate concentrations of AOD, PM10, and PM2.5 than those only calculated from the model simulations

Data Assimilation of AOD and Estimation of Surface Particulate Matters over the Arctic

In this study, more accurate information on the levels of aerosol optical depth (AOD) was calculated from the assimilation of the modeled AOD based on the optimal interpolation method. Additionally, more realistic levels of surface particulate matters over the Arctic were estimated using the assimilated AOD based on the linear relationship between the particulate matters and AODs. In comparison to the MODIS observation, the assimilated AOD was much improved compared with the modeled AOD (e.g., increase in correlation coefficients from −0.15–0.26 to 0.17–0.76 over the Arctic). The newly inferred monthly averages of PM10 and PM2.5 for April–September 2008 were 2.18–3.70 μg m−3 and 0.85–1.68 μg m−3 over the Arctic, respectively. These corresponded to an increase of 140–180%, compared with the modeled PMs. In comparison to in-situ observation, the inferred PMs showed better performances than those from the simulations, particularly at Hyytiala station. Therefore, combining the model simulation and data assimilation provided more accurate concentrations of AOD, PM10, and PM2.5 than those only calculated from the model simulations

A型インフルエンザウイルスの集団遺伝学に関する研究

感染症病原体の集団遺伝学的理解は，その病原体によって引き起こされる感染症を制御する上で重要である。病原微生物の集団にみられる遺伝子変異には，その微生物集団の過去の集団サイズと進化動態に関する情報が含まれている。TajimaのDは，解析の対象とする集団が，一定サイズのひとつ集団のもとで中立的に進化をしているか否かを検定する指標である。本研究では，はじめに，米国国立生物工学情報センターに登録されている塩基配列を用いたシステマティックレビューにより，A型インフルエンザウイルスの分節特異的および宿主特異的なTajimaのDの値の傾向を解析した。ウイルス集団の分断によるバイアスを避けるために，ウイルスの塩基配列をそれらの分離年と分離場所ごとに層化した。その結果，同じ年に同じ場所で同じ宿主動物から分離されたA型インフルエンザウイルスの塩基配列集合580セットを得た。これらの塩基配列集合を解析した結果，ウイルスの塩基配列のTajimaのDの値は，宿主および遺伝子分節によって異なることが判明した。ニワトリおよびヒトから分離したインフルエンザウイルスのTajimaのDの値は負であり，ウイルス株間での浄化選択または集団拡大が起きていることが示された。ウイルスの集団サイズの急激な増加により，TajimaのDが負の値をとることをコンピューターシミュレーションによっても確認した。野生のカモから分離されたインフルエンザのPB2，PB1，PA，NPおよびM遺伝子においては，TajimaのDがおよそ0であり，これらの遺伝子は，一定サイズの集団のもとで中立的に進化していることが示唆された。一方，HA, NAおよびNS遺伝子のTajimaのDは正であり，野生のカモにおいて，HA，NAおよびNSが平衡選択を受けていることが示された。これらの結果は，野生のカモにおいてインフルエンザウイルスの亜型の多様性を保持する未知のメカニズムの存在が示唆された。次に，本研究では，感染症流行時の病原体の塩基配列TajimaのDの時系列変化から，感染症の流行を特徴付ける疫学的パラメータを推定する手法を開発した。米国国立生物工学情報センターのデータベースから，2009年のインフルエンザパンデミック時にブエノスアイレスで分離されたH1N1亜型のA型インフルエンザのNA遺伝子の塩基配列265本を取得した。塩基配列のTajimaのDの時系列変化と，感染症流行における遺伝子変異のコンピューターシミュレーションで得られるTajimaのDの時系列変化とを比較した。近似ベイズ計算を用いることにより，ブエノスアイレスにおける2009年のパンデミックインフルエンザの基本再生産数の最頻値は，1.47(95%信用区間:1.19–4.93)であることが推定された。同様に，回復率の最頻値は0.12／日(95%信用区間:0.1–0.92)，流行のピークは7月19日(95%信用区間：7月7日–8月30日)と推定された。これらの推定値は，これまでの他研究および世界保健機関の報告と無矛盾である。感染症流行初期における疫学的パラメータの推定は効果的な制御対策の策定に重要である。本研究で開発した手法は，病原体を限定しないため，インフルエンザ以外の感染症における疫学的パラメータの推定にも有用であると考える

Targeted sampling reduces the uncertainty in force of infection estimates from serological surveillance

Age bins are frequently used in serological studies of infectious diseases in wildlife to deal with uncertainty in the age of sampled animals. This study analyzed how age binning and targeted sampling in serological surveillance affect the width of the 95% confidence interval (CI) of the estimated force of infection (FOI) of infectious diseases. We indicate that the optimal target population with the narrowest 95% CI differs depending on the expected FOI using computer simulations and mathematical models. In addition, our findings show that we can substantially reduce the number of animals required to infer transmission risk by tailoring targeted, age-based sampling to specific epidemiological situations