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J-GLOBAL ID：202202269699300745   整理番号：22A1113550

死亡率データを用いたニジマスにおけるOncorhynchus masouウイルス病発生の包括的概要の推定:実験的感染と数学モデリングによる野外観察に関する結合データ【JST・京大機械翻訳】

Estimating the comprehensive overview of Oncorhynchus masou virus disease outbreak in Rainbow trout using mortality data: Coupling data on experimental infection and field observation by mathematical modeling

著者 (5件)： Omori Ryosuke (Division of Bioinformatics, International Institute for Zoonosis Control, Hokkaido University, Sapporo, Japan) ,  Matsuyama Ryota (Graduate School of Biomedical and Health Sciences, Hiroshima University, Hiroshima, Japan) ,  Nakata Yukihiko (Department of Mathematical Sciences, Aoyama Gakuin University, Sagamihara, Japan) ,  Furihata Mitsuru (Nagano Prefectural Fisheries Experimental Station, Azumino, Japan) ,  Kasai Hisae (Faculty of Fisheries Sciences, Hokkaido University, Hakodate, Japan)
資料名： Aquaculture  (Aquaculture)
巻： 554  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0784A  ISSN： 0044-8486  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 感染者数の時系列を測定し,感染症の動態を理解し,それに対する対策の有効性を評価した。しかし,魚類疾患では,病気の発症中のi)曖昧な臨床症状およびii)診断のコストにより,感染魚の時系列を記録することがしばしば困難である。この問題に取り組むために,著者らは,病気の発生に関する実験的感染と野外データを結合することによって,感染魚の数の時系列を推論するための数学的モデリングベースの方法を確立した。この方法は,実験的感染から得られた死亡率データを用いて,感染魚数の時系列を再構築することを可能にする。再構築された時系列は,魚類疾患の伝達性を推定することができる。OMVD感染の致死率及び塩基性生殖数(R_0),すなわちOMVDの伝達性を推定するためのモデルとして,Rainbow ニジマス(Oncorhynchus mykiss)を用いてOncorhynchus masouウイルス(サルモイドヘルペスウイルス2)病(OMVD)を研究した。その結果,大型魚(≧200g)は,小魚(<200g)と比較して,より高いOMVD致死率とR_0を示した。これは大型魚間の高い死亡率が小魚と比較して病原体の伝染を阻害しないことを示唆する。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ウイルス ,  魚類 ,  *死亡率 ,  生殖 ,  致死率 ,  *ニジマス ,  ヘルペスウイルス科 ,  *ウイルス感染症 ,  感染症 ,  再構成 ,  病原体 ,  *サクラマス ,  疫学 ,  塩基性
準シソーラス用語： *Oncorhynchus属 ,  ヘルペスウイルス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Oncorhynchus masouウイルス病 ,  サケ科ヘルペスウイルス2 ,  疫学 ,  基本的生殖数 ,  実験的感染 ,  数学モデリング

分類 (2件)： 魚類  (FH02020K) ,  ウイルスによる動物の伝染病  (FE02024R)

タイトルに関連する用語 (9件)： 死亡率 ,  ニジマス ,  Oncorhynchus ,  ウイルス病 ,  概要 ,  推定 ,  実験的感染 ,  数学モデリング ,  野外観察