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Understanding zoonotic disease risk using dynamic ecological models

使用动态生态模型了解人畜共患疾病风险

基本信息

批准号：
MR/R02491X/1
负责人：
David Redding
金额：
$ 37.03万
依托单位：
University College London
依托单位国家：
英国
项目类别：
Fellowship
财政年份：
2017
资助国家：
英国
起止时间：
2017 至无数据
项目状态：
已结题

来源：
https://gtr.ukri.org/projects?ref=MR%2FR02491X%2F1
关键词：
Understanding zoonotic disease risk using

项目摘要

The natural world is expected to undergo a significant transformation over the next century, driven by climate change, habitat destruction, human population increase and greater globalisation. Many diseases, such as Ebola, Plague and Anthrax, are caught when people come into contact with wild animals and these diseases are called 'zoonoses'. Processes within the natural and human world dictate where the species that carry zoonoses are currently found, and any changes to these underlying processes will lead to differences in where disease-carrying species can live, and therefore, the locations where people can catch diseases from them. I will create the first, comprehensive but general model of the ecology and epidemiology of a set of high priority African zoonoses, focusing on those diseases that have a major impact on the livelihoods of poor and vulnerable human communities. My modelling approach will capture the seasonal and annual differences to the environmental conditions that host species experience and then determine the different physical routes by which species can then move around the globe to respond to environmental change. After testing against real disease case data, my modelling framework will, for the first time, allow researchers and policy makers to simultaneously aim to minimise the number of people who can contract a wide set of very different zoonoses, and then predict how climate and land-use change will impact these policy decisions in the future. My work has the potential to reduce disease burden and consequently levels of human suffering across Africa in the future.

在气候变化、栖息地破坏、人口增加和更大的全球化的推动下，自然界预计将在下个世纪经历一场重大变革。许多疾病，如埃博拉、鼠疫和炭疽，都是在人们接触野生动物时感染的，这些疾病被称为人畜共患病。自然界和人类世界中的过程决定了携带人畜共患病的物种目前在哪里被发现，这些潜在过程的任何变化都将导致携带疾病的物种可以在哪里生活的不同，从而导致人们可以从这些物种感染疾病的地点的不同。我将创建一组高度优先的非洲人畜共患病的生态学和流行病学的第一个全面但一般的模型，重点关注那些对贫穷和脆弱的人类社区的生计有重大影响的疾病。我的建模方法将捕捉寄主物种所经历的环境条件的季节和年度差异，然后确定不同的物理路线，物种可以通过这些不同的物理路线在全球范围内移动，以应对环境变化。在与真实的疾病病例数据进行测试后，我的建模框架将首次允许研究人员和政策制定者同时致力于将可能感染多种截然不同的人畜共患病的人数降至最低，然后预测气候和土地利用变化将如何影响未来的这些政策决策。我的工作有可能减少疾病负担，从而减轻非洲各地未来人类的痛苦程度。

项目成果

期刊论文数量（10）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Bergmann's rule in alien birds

伯格曼对外星鸟类的法则

DOI：
10.1111/ecog.03750
发表时间：
2018
期刊：
Ecography
影响因子：
5.9
作者：
Blackburn T
通讯作者：
Blackburn T

Evaluating Bayesian spatial methods for modelling species distributions with clumped and restricted occurrence data.

DOI：
10.1371/journal.pone.0187602
发表时间：
2017
期刊：
PloS one
影响因子：
3.7
作者：
Redding DW;Lucas TCD;Blackburn TM;Jones KE
通讯作者：
Jones KE

The global avian invasions atlas, a database of alien bird distributions worldwide.

DOI：
10.1038/sdata.2017.41
发表时间：
2017-03-28
期刊：
Scientific data
影响因子：
9.8
作者：
Dyer EE;Redding DW;Blackburn TM
通讯作者：
Blackburn TM

The Global Distribution and Drivers of Alien Bird Species Richness.

DOI：
10.1371/journal.pbio.2000942
发表时间：
2017-01
期刊：
PLoS biology
影响因子：
9.8
作者：
Dyer EE;Cassey P;Redding DW;Collen B;Franks V;Gaston KJ;Jones KE;Kark S;Orme CD;Blackburn TM
通讯作者：
Blackburn TM

Geographical drivers and climate-linked dynamics of Lassa fever in Nigeria.

DOI：
10.1038/s41467-021-25910-y
发表时间：
2021-10-01
期刊：
Nature communications
影响因子：
16.6
作者：
Redding DW;Gibb R;Dan-Nwafor CC;Ilori EA;Yashe RU;Oladele SH;Amedu MO;Iniobong A;Attfield LA;Donnelly CA;Abubakar I;Jones KE;Ihekweazu C
通讯作者：
Ihekweazu C