野生动物专家开发了一个区域计算机模型——和一个用户友好的应用程序——预测了16个州的县，在那里野生动物管理者应该针对鹿的慢性消耗性疾病进行监测，帮助他们节省稀缺的资金和劳动力资源。
6月22日发表在《科学报告》上的一篇论文描述了该模型，该模型突出了与已知存在慢性消耗性疾病的县条件相似的地区，因此机构可以集中精力。
这个模型是通过汇集来自东部和中西部16个州的野生动物机构的慢性消耗性疾病和其他数据而实现的。这种合作打破了各机构各自为营的循环，尽管它们很重要，但这使得区域评估变得困难，因为鹿不尊重人类的边界。
公共与生态系统健康系助理研究教授、兽医学院康奈尔野生动物健康实验室主任克里斯滕·舒勒说:“我们自己并没有取得很大进展，所以我们需要更多地共同努力。”“我们可以通过汇集我们的数据资源来利用这些大数据技术，这将帮助我们更快地前进，因为慢性消耗性疾病已经在34个州被发现。”
舒勒说，与此同时，仔细研究数据就会发现，虽然地理分布似乎很广，但这种疾病出现在这些州相对较少的县。“你看待这个问题的尺度很重要。”
到目前为止，慢性消耗性疾病只感染鹿科动物——白尾鹿、骡鹿、麋鹿和驼鹿——但科学家担心它可能会传染给包括人类在内的其他动物。受感染的鹿会传播朊病毒，这种错误折叠的蛋白质会在环境中持续存在，通过尿液、唾液和尸体传播，并在被摄入后感染其他鹿。这种疾病会导致神经系统紊乱、体重减轻、行为异常、缺乏恐惧和死亡。在2005年出现后，它已在纽约州被根除，但从其他受影响州重新引入仍然是一个持续的威胁，进一步强调了监测的必要性。如果发现得早，野生动物专业人员可以在疾病传播之前扑杀鹿。
除了慢性消耗性疾病病例的数据外，开发人员还纳入了其他信息，如国家法规、人类活动和风险因素(众所周知，人们会在活体动物和尸体中移动朊病毒)、景观特征(如鹿可能聚集和传播疾病的溪流)和土壤。朊病毒是带离子的，并与某些土壤类型结合，包括粘土。
该团队首次使用现有的算法，并将其应用于预测慢性消耗性疾病。使用2020年的数据，测试了四种不同的算法，以预测哪些县可能患有慢性消耗性疾病，然后将结果与2021年的数据进行核对。每种算法强调不同的风险因素。考虑到区域数据，发现光增强梯度模型是最可靠的预测器。
舒勒说:“如果我们增加更多的数据，我们可能会对哪些风险因素最重要得出更有力的结论，因为收集数据是生态学的挑战之一。”
康奈尔野生动物健康实验室的慢性消耗性疾病监测优化项目为野生动物专业人员提供资源，包括为机构标准化和管理其慢性消耗性疾病数据的定制软件，具有其他计算机模型的慢性消耗性疾病数据仓库，以及来自其他州的疾病数据。
该研究的共同作者包括来自加州大学戴维斯分校的研究人员;密歇根州立大学;美国鱼类和野生动物管理局;田纳西大学;阿肯色州狩猎和鱼类委员会;佛罗里达鱼类和野生动物保护委员会;乔治亚州、爱荷华州、印第安纳州、马里兰州、密歇根州、明尼苏达州、俄亥俄州和威斯康星州的自然资源部;肯塔基州鱼类和野生动物资源部;密西西比州野生动物、渔业和公园部;纽约州环境保护部和北卡罗来纳州野生动物资源委员会。
这项研究是由密歇根疾病倡议组织、美国鱼类和野生动物管理局、佛罗里达州鱼类和野生动物保护委员会、田纳西州野生动物资源局和纽约州环境保护部资助的。
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