Coevolutionary Epidemiology of Hosts and Their Infectious Pathogens

宿主及其传染性病原体的共同进化流行病学

基本信息

  • 批准号:
    RGPIN-2022-03113
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.11万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    加拿大
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    加拿大
  • 起止时间:
    2022-01-01 至 2023-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

My new research program addresses fundamental questions at the intersection of evolution, ecology, and epidemiology. Inspired by the Red Queen hypothesis and the putative importance of biotic interactions in shaping diversity, the long-term goal of my research program is to characterize the emergent consequences of coevolution between hosts and their infectious pathogens. Over the next 5 years, my team will develop and apply mathematical and statistical models to support the study of infectious pathogens as model systems of coevolution via two short-term objectives: 1) Develop phylogenetic methods to characterize epidemiological mechanisms of infectious diseases, and 2) Develop population genetic models and inference methods to characterize host-pathogen coevolution in spatially structured environments. To reassess the Red Queen hypothesis in the context of directly-transmitted diseases, my team will employ complementary genomic and genetic approaches to understand feedbacks between evolutionary, epidemiological, and ecological (E3) processes. In Objective 1 we will develop a new class of methods that will allow us to characterize epidemiological mechanisms from the evolutionary relationship between pathogen genome sequences. We will then optimize these methods to infer coinfection and coevolution. Finally, we will apply these methods to cytomegalovirus, to quantify coinfection in the multimammate rat, and hence its suitability as a vector for a transmissible vaccine. In Objective 2 we will use population genetic models to understand the emergent evolutionary consequences of coevolution in spatially structured environments. Local adaptation is a powerful metric connecting theoretical and empirical understandings of coevolution. By first adapting the measurement of local adaptation for coevolution between hosts and their infectious pathogens, we will use population genetic models to assess the consequences of disease on spatial diversity. We will then use these models to develop an inferential method for identifying the strength of trade-offs between epidemiological traits, knowledge which is essential for predicting disease evolution. Finally, we will adapt this inferential framework to design and test the robustness of genomic conservation strategies for rescuing species at risk of extinction from disease. We are faced with numerous existential crises at the E3 intersection: from the unprecedented loss of biodiversity from anthropogenic environmental change and the control of zoonotic pathogens. The outcomes of the proposed research will advance genomic epidemiology and provide a theoretical framework for developing evolutionarily robust conservation strategies for wildlife populations threatened by infectious disease. My research program applies mathematical and statistical approaches to both address fundamental questions in evolution and will contribute scientific knowledge and methods to address these crises for the benefit of Canadians.
我的新研究项目解决了进化论、生态学和流行病学交叉领域的基本问题。受到红皇后假说和生物相互作用在塑造多样性方面的假定重要性的启发,我的研究计划的长期目标是描述宿主与其传染性病原体之间共同进化的新兴后果。在接下来的 5 年里,我的团队将开发并应用数学和统计模型,通过两个短期目标来支持将传染性病原体作为共同进化模型系统的研究:1)开发系统发育方法来表征传染病的流行病学机制,2) )开发群体遗传模型和推理方法,以表征空间结构化环境中的宿主-病原体协同进化。为了在直接传播疾病的背景下重新评估红皇后假说,我的团队将采用互补的基因组和遗传学方法来了解进化、流行病学和生态 (E3) 过程之间的反馈。在目标 1 中,我们将开发一类新方法,使我们能够从病原体基因组序列之间的进化关系来表征流行病学机制。然后我们将优化这些方法来推断共同感染和共同进化。最后,我们将这些方法应用于巨细胞病毒,以量化多乳状大鼠的共感染,从而量化其作为传染性疫苗载体的适用性。在目标 2 中,我们将使用群体遗传模型来理解空间结构环境中共同进化的新兴进化后果。局部适应是连接共同进化的理论和经验理解的强大指标。通过首先调整宿主与其传染性病原体之间协同进化的局部适应测量,我们将使用群体遗传模型来评估疾病对空间多样性的影响。然后,我们将使用这些模型开发一种推断方法,用于确定流行病学特征和预测疾病演变所必需的知识之间权衡的强度。最后,我们将调整这个推理框架来设计和测试基因组保护策略的稳健性,以拯救面临疾病灭绝风险的物种。 我们在 E3 交叉口面临着无数的生存危机:人为环境变化造成的生物多样性前所未有的丧失以及人畜共患病原体的控制。拟议研究的结果将推动基因组流行病学的发展,并为为受传染病威胁的野生动物种群制定进化上稳健的保护策略提供理论框架。我的研究计划应用数学和统计方法来解决进化中的基本问题,并将贡献科学知识和方法来解决这些危机,造福加拿大人。

项目成果

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MacPherson, Ailene其他文献

Unraveling Adaptive Evolutionary Divergence at Microgeographic Scales
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  • 期刊:
  • 影响因子:
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  • 通讯作者:
    Otto, Sarah P.
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  • DOI:
    10.1016/j.tpb.2017.12.003
  • 发表时间:
    2018-07-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    1.4
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    MacPherson, Ailene;Otto, Sarah P.
  • 通讯作者:
    Otto, Sarah P.

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