模拟植物病害

据估计，全球农作物病害造成的损失至少为2000亿美元，每年因病害损失的作物产量占作物产量的10%。因此，出于经济和人道主义原因，找到控制植物病害的方法显然非常重要。为了帮助我们做到这一点，我们需要了解疾病如何发展和传播。为此，我们部分依赖于数学模型。今天我们请到了剑桥大学植物科学系数学生物学教授Chris Gilligan。克里斯，非常感谢你参加我们的节目只是想了解一下这个问题，与人类疾病相比，植物疾病的程度是什么?

克里斯:好吧，让我通过复述来回答这个问题，我刚刚去了肯尼亚，看看那里发生了什么。在那里，我们有很多非常非常严重的疾病。以小麦为例，小麦是世界各地的主要作物。有一种非常严重的新疾病正在非洲小麦上发展，现在有可能在全世界蔓延。全世界所有的小麦都可能受到这种特殊疾病的影响。在同样的旅行中，我也看了看木薯病，木薯是非洲大部分地区、南美洲和其他地方的主食。有两种不同的疾病正在威胁着这种重要的主要作物的产量，所以它们是非常危险的。

本:这可能是一个世界性的问题吗?特别是因为我们在世界各地销售了很多最好的作物品种。因此，从基因上讲，从一个国家到另一个国家，实际上没有那么多的多样性，如果它们自然传播的话。

克里斯-没错。因此，植物育种家的工作就是培育出高产且抗病虫害的新品种。毫无疑问，如果你有一件成功的东西，每个人都想拥有它。因此，当你有一个成功的品种时，有一个非常强大的驱动力，它会被广泛种植。这就是小麦茎锈病的情况，我之前简单介绍过这种病，它已经被成功地控制了30多年，基本上是由相同的品种控制的，但现在，出现了一种新的菌株。从本质上讲，这种菌株面临着基因同质性，因此可以非常迅速地传播。

本，我一直听说卡文迪什香蕉，我们买到的那种很受欢迎的亮黄色香蕉，基本上都是克隆的。

克里斯:没错，这是一个非常不稳定的情况。现代植物育种和现代流行病学实际上非常仔细地研究我们如何才能增加异质性即我们种植的品种类型的可变性，然后真正的挑战是计算出一个国家内应该有什么样的空间分布，然后考虑到世界范围内，以尽量减少疾病传播的风险。

本:那么，我们如何建立这些疾病的模型，我们可以用什么尺度来看待它?我们能做一个全球性的模式，还是我们必须保持一些更区域性的东西?

克里斯-不用说,我们可以做但是本质上是什么一看——一个感兴趣的特定区域可能是一个国家,然后看——从一个国家传播到另一个国家,这就是所谓的传播的metapopulation metapopulation基本上与流行病发生在每个国家两个亚种群,然后一些强化运动,我们称之为一个接种体的材料产生的疾病从一个国家到另一个地方。挑战在于决定我们如何开始使用数学模型来预测首先，疾病的传播，其次，选择模型来优化控制策略，这是一个非常混乱的系统。

当新的病原体出现时，你没有太多的信息。所以，你要做的就是找到传染病传播的标志。这就是它如何在空间和时间上传播的特征。为了做到这一点，我们制作了一些地图尽管这些地图通常是不完整的然后使用一些不同的统计方法，有时是复杂的统计方法来确定谁感染了谁，什么感染了什么，从那里，人们可以确定一些对疾病传播有影响的关键参数。

本，我想你不能只看物种，你要同时看病原体、植物和地理。你还需要考虑其他事情，比如;入侵物种，水库，人类移动植物的方式。这些模型中一定有很多东西需要尝试和适应。

克里斯-建模的艺术就是要确定什么是必要的，忽略什么不是必要的。因此，只要我和一位研究某种疾病或某种作物的专家交谈，他们就可以很容易地写满三页的笔记，告诉我什么应该是重要的。作为一名建模者，我不会尝试对三页笔记的复杂潜在交互进行建模。我所做的是确定哪些是关键的过程我指出了传播是非常重要的，传播性，所以当病原体(引起疾病的有机体)落在宿主上时，它感染宿主的几率是多少?你提到有不同形式的传播。可能有数百种不同形式的传播，但从统计和数学的角度来看，这种传播的美妙之处在于，这些传播通常可以分为一到两个尺度。

所以，一旦我们有了我们的模型，一旦你把所有这些放在一起，你怎么能用它来帮助预测或控制，或者采取措施来阻止疾病的传播?

Chris -有了这个模型，我们已经确定了我们认为导致传播的因素这使我们能够预测未来的传播。还有另外两个方向可以走，最快的是绘制风险地图，也就是说，疾病最有可能传播到哪里。其次，我们也可以绘制我们所说的危险地图，危险地图是说，如果疾病进入一个特定的地区，例如，我之前给你们举的小麦的例子，现在已经从非洲传播到伊朗。如果它进入印度次大陆，它会在哪里传播得最快呢?这就是危险地图的作用。有了这些风险和危险图，接下来要做的就是说;让我们想想我们有什么方法来控制，可以使用化学物质，但没有足够的化学物质适用于所有地方。这可能是新的抗性品种的发展，同样，最初不会有足够的品种适用于所有地方。我们如何优化放置这些设备的位置，从而将疾病传播的风险降至最低?这就是建模帮助的地方因为你运行了很多“如果”的场景经常考虑到而且总是考虑到不确定性因为我们对病原体并不了解。

本:所以这些模型应该能帮助我们做出明智的决定，决定该做什么，以及如何利用有限的资源。非常感谢你。他是剑桥大学的克里斯·吉利根教授。在接下来的节目中，他会一直和我们在一起，所以如果你有任何问题，请联系他。