데이비스 캘리포니아 대학교 (University of California)의 연구팀은 영장류 사이의 기생충 전염을 분석하는 새로운 방법을 개발했습니다. "영장-파라 시트 네트워크 분석"이라는이 방법은 수학적 모델링과 생태 데이터의 조합을 사용하여 다른 숙주 종 사이의 기생충의 움직임을 추적합니다.
연구원들은 우간다의 키 발레 국립 공원 (Kibale National Park)에있는 기생충 데이터 세트와 영장류 호스트에 자신의 방법을 적용했습니다. 그들은 기생충이 숙주들 사이에 무작위로 분포되지 않고 복잡한 상호 작용 네트워크를 형성한다는 것을 발견했다. 일부 영장류는 다른 기생충보다 특정 기생충에 감염 될 가능성이 높았으며 일부 기생충은 특정 영장류 종 사이에서 전염 될 가능성이 더 높았습니다.
연구원들은 그들의 방법이 영장류 사이의 기생충 전염에서 주요 플레이어를 식별하는 데 사용될 수 있다고 말합니다. 이 정보는 인간을 포함한 영장류에서 기생 감염을 예방하고 제어하기위한 새로운 전략을 개발하는 데 사용될 수 있습니다.
주요 결과
* 연구원들은 기생충 네트워크가 고도로 연결되어 있으며 대부분의 기생충은 여러 숙주 종을 감염 시켰습니다.
* 기생충은 호스트들 사이에 무작위로 분포되지 않고 복잡한 상호 작용 네트워크를 형성했습니다.
* 일부 영장류는 다른 기생충보다 특정 기생충에 감염 될 가능성이 높았으며 일부 기생충은 특정 영장류 종 사이에서 전염 될 가능성이 더 높았습니다.
* 연구원들은 기생충의 전염에 중심적인 역할을하는 몇 가지 "키스톤"숙주 종을 확인했습니다.
시사점
연구원들은 그들의 발견이 인간을 포함한 영장류에서 기생 감염의 이해와 제어에 중요한 영향을 미친다고 말합니다.
* 기생충 공동체의 네트워크 구조는 일부 기생충이 다른 기생충보다 일반적인 이유와 일부 영장류가 다른 기생충에 감염 될 가능성이 더 높은 이유를 설명하는 데 도움이 될 수 있습니다.
* 키스톤 숙주 종의 식별은 기생충의 전염을 줄이기위한 중재에 대한 새로운 목표를 제공 할 수있다.
* 연구원들이 개발 한 방법은 다른 숙주-기생충 시스템에서 기생충의 전염을 연구하는 데 사용될 수 있습니다.
미래의 연구
연구원들은 영장류 사이의 기생충의 전염을 더 잘 이해하기 위해 영장류 부패 네트워크에 대한 작업을 계속할 계획입니다. 또한 다른 숙주-기생충 시스템에 대한 방법의 잠재적 응용 프로그램을 탐색하는 데 관심이 있습니다.
