Modélisation du mouvement des chevreuils dans un paysage bocager simulé : premiers résultats, projets

Les tiques, dont Ixodes ricinus, espèce la plus répandue en Europe, sont vecteurs de nombreux agents pathogènes, protozoaires, bactéries ou virus, qui peuvent être responsables de maladies touchant l’Homme (Borreliose de Lyme) ou l’animal(babésiose bovine). En vue d’identifier les zones à risque vis-à-vis de ces maladies, il est important de connaître la distribution spatiale des tiques. Cette distribution dépend d’une part des conditions locales de température et d’humidité, d’autre part des mouvements des hôtes des tiques(Estrada-Peña, 2002). Les chevreuils sont notamment reconnus pour influencer fortement la densité de tiques(Ruiz-Fons et Gilbert 2010) et se déplacer sur de longues distances. Dans le cadre de l’estimation spatiale des risques, il est nécessaire de disposer d’un modèle de déplacement des hôtes en fonction des caractéristiques du paysage, dont le développement n’a pas été réalisé à ce jour. Dans un premier temps, une approche théorique a été privilégiée. Un modèle du paysage a été développé via une tesselation de Voronoï et un processus de marquage. Au sein de ce paysage modélisé, le mouvement du chevreuil est modélisé par des équations différentielles stochastiques. Ce mouvement se décompose donc en deux termes : un de dérive, qui dépend d’une fonction de potentiel reliée aux différents habitats qui composent le paysage, et un terme de diffusion. A partir d’une première fonction potentielle, il est donc possible de simuler le déplacement d’un individu dans un paysage modélisé. Les développements actuels visent dans un premier temps à tester différentes fonctions de potentiel en fonction de nos connaissances sur le comportement du chevreuil. L’étape suivante consistera à développer des méthodes d’inférence afin d’estimer les paramètres à partir de données simulées ou observées. Par la suite le prototype obtenu pourra être utilisé pour tester l’influence des caractéristiques du paysage sur le mouvement des chevreuils. Enfin, un couplage avec un modèle de dynamique de population de tiques (Hoch et al, 2010) fournira des aires de répartition simulées des vecteurs

Estimating the delay between host infection and disease (incubation period) and assessing its significance to the epidemiology of plant diseases.

Knowledge of the incubation period of infectious diseases (time between host infection and expression of disease symptoms) is crucial to our epidemiological understanding and the design of appropriate prevention and control policies. Plant diseases cause substantial damage to agricultural and arboricultural systems, but there is still very little information about how the incubation period varies within host populations. In this paper, we focus on the incubation period of soilborne plant pathogens, which are difficult to detect as they spread and infect the hosts underground and above-ground symptoms occur considerably later. We conducted experiments on Rhizoctonia solani in sugar beet, as an example patho-system, and used modelling approaches to estimate the incubation period distribution and demonstrate the impact of differing estimations on our epidemiological understanding of plant diseases. We present measurements of the incubation period obtained in field conditions, fit alternative probability models to the data, and show that the incubation period distribution changes with host age. By simulating spatially-explicit epidemiological models with different incubation-period distributions, we study the conditions for a significant time lag between epidemics of cryptic infection and the associated epidemics of symptomatic disease. We examine the sensitivity of this lag to differing distributional assumptions about the incubation period (i.e. exponential versus Gamma). We demonstrate that accurate information about the incubation period distribution of a pathosystem can be critical in assessing the true scale of pathogen invasion behind early disease symptoms in the field; likewise, it can be central to model-based prediction of epidemic risk and evaluation of disease management strategies. Our results highlight that reliance on observation of disease symptoms can cause significant delay in detection of soil-borne pathogen epidemics and mislead practitioners and epidemiologists about the timing, extent, and viability of disease control measures for limiting economic loss.ML thanks the Institut Technique français de la Betterave industrielle (ITB) for funding this project. CAG and JANF were funded by the UK’s Biotechnology and Biological Sciences Research Council (BBSRC). The funders had no role in study design, data collection and analysis, decision to publish, or preparation of the manuscript

The Physics of the B Factories

This work is on the Physics of the B Factories. Part A of this book contains a brief description of the SLAC and KEK B Factories as well as their detectors, BaBar and Belle, and data taking related issues. Part B discusses tools and methods used by the experiments in order to obtain results. The results themselves can be found in Part C

Approche par modélisation et expérimentation du dévéloppement spatio-temporel des maladies telluriques: le cas du pathosystème betterave à sucre Rhizoctonia solani

Nowadays it is still difficult to predict and control the spread of soilborne diseases that cause substantial damage in crop systems. The aim of this epidemiological interdisciplinary work is to propose models for the spatio-temporal spread of soilborne pathogens in order to point out key parameters for the control of soilborne diseases. This thesis considers the spread of Rhizoctonia solani on sugar beet as an example pathosystem and focuses on three main problems. First, we use experimental measures of the dispersal of the pathogen to parameterise a stochastic spatially explicit model and we show that host growth can trigger the development of epidemics by causing a switch from non-invasive to invasive behaviour. Second, using experimental data we build an age-varying model for the distribution of the incubation period that links hidden infections and above-ground observations of the disease. Then, we investigate the cryptic behaviour of epidemics by using a hierarchical model that considers a realistic incubation period. Third, we use a spatially-implicit model to estimate rates of infection from temporal disease data, and, to analyse the effects of biofumigation on epidemics. These parameters are integrated into an individual-based model to predict the stochastic development of epidemics. Our results confirm that biofumigation only permits a partial control and suggest that this biological control reduces uncertainty of the cryptic development of the disease. To finish with, we discuss the results of the thesis and we present the perspectives of this work.Il est encore difficile de prédire et de contrôler le développement des maladies telluriques qui sont à l'origine de nombreux dégâts dans les systèmes de culture. Ce travail interdisciplinaire en épidémiologie a pour objectif de comprendre et de modéliser le développement spatio-temporel des épidémies telluriques afin d'identifier des leviers de gestion pour ces maladies. En se basant sur le pathosystème betterave sucrière - Rhizoctonia solani, la thèse se focalise sur trois problèmes. Dans un premier temps, en alliant mesures expérimentales de la dispersion du pathogène et simulations d'un modèle stochastique spatialement explicite, nous montrons que la croissance de l'hôte peut induire un changement dans le comportement du système qui, dans certains cas, devient invasif alors qu'il était initialement non-invasif. Dans un second temps, sur la base de mesures expérimentales nous proposons un modèle âge-dépendant de la distribution de la période d'incubation qui est utilisé pour relier les infections cachées et les observations de maladie. Le comportement cryptique des épidémies est ensuite étudié par simulation d'un modèle spatial hiérarchique qui intègre la période d'incubation. Dans un troisième temps, un modèle spatialement implicite est utilisé pour estimer les taux d'infection à partir de données temporelles de maladie et pour analyser les effets de la biofumigation sur les épidémies. Ces paramètres sont ensuite utilisés pour prédire le développement stochastique des épidémies à partir d'un modèle spatial individu-centré. Les résultats confirment que la biofumigation ne permet qu'un contrôle partiel des épidémies mais suggèrent que ce contrôle biologique diminue l'incertitude autour du développement cryptique de la maladie. Pour finir, les résultats de ces travaux sont discutés et les perspectives qu'ils suscitent sont présentées

Acquisition standardisée et traitement d'images pour l'estimation rapide de la surface foliaire sur feuilles détachées

International audienceLa surface foliaire est une caractéristique souvent mesurée dans le cadre d'expérimentions végétales, ces mesures sont souvent coûteuses en temps etdemandent un matériel spécifique difficilement transportable Pour remédier à cela, nous avons décidé de mettre en place une alternative aux méthodesexistantes en combinant le développement d’un support pour la mesure de surfaces foliaires et la mise en place d’une chaine automatisée de traitement des images avec ImageJ /Fiji et Python

Estimation de ligne de base de capteurs d'humectation : intégration et minimum locaux à différentes échelles

Dielectric wetness sensors are used in agriculture to detect the presence of water on foliage and to predict the risk of disease development. The measured electrical signal has a base level drift that skews the alerts. We propose a method for estimating this baseline using L1 and selecting local minimums at an observation scale. The performance of the estimator is evaluated on simulated data and compared to the literature estimators.Les capteurs diélectrique d'humectation sont utilisés en agriculture pour détecter la présence d'eau déposée sur le feuillage et prédire le risque de développement de maladies. Le signal électrique mesuré présente une dérive du niveau de base qui vient biaiser les alertes. Nous proposons une méthode d'estimation de cette ligne de base exploitant la norme L1 et sélectionnant des minimums locaux à une échelle d'observation. Les performances de l'estimateur sont évaluées sur des données simulées et comparées à celles des estimateurs de la littérature

Estimation de ligne de base de capteurs d'humectation : intégration et minimums locaux à différentes échelles

International audienceLes capteurs diélectriques d'humectation sont utilisés en agriculture pour détecter la présence d'eau déposée sur le feuillage et prédire le risque de développement de maladies. Le signal électrique mesuré présente une dérive du niveau de base qui vient biaiser les alertes. Nous proposons une méthode d'estimation de cette ligne de base exploitant la norme L1 et sélectionnant des minimums locaux à une échelle d'observation. Les performances de l'estimateur sont évaluées sur des données simulées et comparées à celles des estimateurs de la littérature