Spatiotemporal variation in drivers of parasitism in a wild wood mouse population
Spatiotemporal variation in drivers of parasitism in a wild wood mouse population
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野生林鼠种群寄生驱动因素的时空变化
DOI：
10.1101/2020.05.16.099481
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Sweeny A
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Sweeny A
自然界中的宿主-寄生虫相互作用是由几个生态尺度上的一系列因素驱动的，因此观察到的关系通常依赖于环境。重要的是，如果这些因素在空间和时间上都不同，实际的采样限制可能会限制或影响推断，并且不同驱动因素的相对重要性可能很难辨别。在这里，我们要问的是，时空变化在多大程度上影响了环境、宿主和宿主内对寄生的影响。我们使用了一个重复的纵向数据集，其中包含近1000只林鼠（Apodemus sylvaticus）的> 1，500次观察，包括在5个不同林地地点的6年采样，并调查了感染强度与高度流行的胃肠道线虫（Heligmosomoides polygyrus.We）的驱动因素。我们使用贝叶斯建模方法进一步量化每个因素是否以及如何在空间和时间上变化。最后，我们研究了在何种程度上缺乏空间或时间的复制（即在一年或一个网站）将影响哪些驱动程序predictH。季节、宿主身体状况和性别是感染强度的三个最重要的决定因素;然而，这些影响的强度甚至方向在时间上变化，但在空间上没有变化。在许多情况下，拟合单年和地点重复的模型显示出对所研究因素影响的微弱和可变检测，突出了长期采样在分离有意义的生态变化和采样变异方面的优势。这些结果突出了在确定驱动疾病动态的因素时考虑时空变异的重要性，以及在设计采样制度时将复制纳入时间和空间的必要性。此外，我们建议拥抱，而不是简单地控制，时空变化可以揭示有意义的变化，以了解影响寄生的因素（例如季节和宿主特征），这可以改善野生动物健康将如何应对变化的预测。
Host–parasite interactions in nature are driven by a range of factors across several ecological scales, so observed relationships are often context‐dependent. Importantly, if these factors vary across space and time, practical sampling limitations can limit or bias inferences, and the relative importance of different drivers can be hard to discern.Here we ask to what degree environmental, host and within‐host influences on parasitism are shaped by spatiotemporal variation. We used a replicated, longitudinal dataset of >1,500 observations for nearly 1000 individual wood mice,Apodemus sylvaticus,encompassing 6 years of sampling across five different woodland sites, and investigated drivers of infection intensity with a highly prevalent gastrointestinal nematode,Heligmosomoides polygyrus.We used a Bayesian modelling approach to further quantify if and how each factor varied in space and time. Finally, we examined the extent to which a lack of spatial or temporal replication (i.e. within single years or single sites) would affect which drivers predictH. polygyrusinfection.Season, host body condition, and sex were the three most important determinants of infection intensity; however, the strength and even direction of these effects varied in time, but not in space. Models fit to single years and site replicates in many cases showed weak and variable detection of effects of the factors investigated, highlighting the benefits of long‐term sampling for separating meaningful ecological variation from sampling variation.These results highlight the importance of accounting for spatiotemporal variation in determining what drives disease dynamics and the need to incorporate replication in both time and space when designing sampling regimes. Furthermore, we suggest that embracing, rather than simply controlling for, spatiotemporal variation can reveal meaningful variation for understanding the factors impacting parasitism (e.g. season and host charateristics) which can improve predictions of how wildlife health will respond to change.A free Plain Language Summary can be found within the Supporting Information of this article.
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