Vendredi 22 Novembre 2024

dengue

Mosquito Alert, un projet de science citoyenne coordonné par trois centres de recherche basés à Barcelone, a publié un jeu de données contenant plus de 4 000 observations photographiques du moustique tigre asiatique (Aedes albopictus) rassemblées par des citoyens via l'application Mosquito Alert.

 

Mosquito Alert vise à surveiller la propagation à la fois du moustique tigre asiatique et d'une espèce étroitement apparentée, le moustique de la fièvre jaune (Aedes aegypti). Ensemble, ces moustiques sont responsables de la transmission de plusieurs virus pathogènes qui menacent les communautés humaines à travers le monde, notamment le Zika, la dengue et le chikungunya.

 

Cette première publication de jeu de données Mosquito Alert augmente de plus de 10 000% le nombre d'enregistrements de moustiques tigres en Espagne. Les enregistrements d'occurrences comme ceux-ci permettent de combler une lacune dans la couverture taxonomique des données issues du GBIF. Cela devrait améliorer la qualité des analyses scientifiques et des interventions menées à la fois par les chercheurs et les responsables de la santé publique. L'augmentation de la couverture des données permettra également aux chercheurs de tirer parti d'un nombre croissant de cas d'études issus de la recherche , à la fois liées aux moustiques (ci-dessous) et aux questions plus générales sur la biodiversité et à la santé humaine.

 

Mosquito Alert est un projet coopératif à but non lucratif coordonné par différents centres de recherche publics :

  • le Centre de recherche écologique et d'implantation forestière (CREAF),
  • le Centre d'études avancées Blanes (CEAB-CSIC)
  • l'Institution catalane de recherche et d'Études avancée (ICREA),

 

 avec un cofinancement de la Fondation «la Caixa».

 

L'application Mosquito Alert permet aux citoyens d'enregistrer des observations de potentiels moustiques tigres, de moustiques de la fièvre jaune et de leurs sites de reproduction en partageant une image dans cette application. Une fois les photos partagées, une équipe d'experts entomologistes peut valider les observations et collecter la position GPS avec d'autres informations détaillées. Les résultats de la validation sont directement envoyés aux participants et les enregistrements vérifiés sont publiés et comparés en ligne, ceci afin que les contributeurs de données et les utilisateurs puissent trouver et exporter des observations de projets datant de 2014. Bien que la quasi-totalité des observations proviennent d'Espagne, certaines contributions venant d'aussi loin que Fidji et Hong-Kong ont également été validées.

 

Les données hébergées par GBIF Spain et partagées via le GBIF ont été placées dans le domaine public sous une licence Creative Commons CC0 entièrement ouverte, ce qui les libère de toute restriction d’utilisation. Les photos associées à des enregistrements individuels sont facilement disponibles sous une licence d'attribution Creative Commons (CC BY), ce qui permet leur réutilisation à condition de créditer Mosquito Alert comme source.

 

Les informations générées par le projet complètent un effort scientifique intensif : aider les autorités de santé publique à contrôler la propagation du moustique tigre asiatique dans les communautés humaines. Mosquito Alert a également joué un rôle essentiel dans la création du Global Mosquito Alert Consortium (GMAC). Cette collaboration menée par le Centre international Woodrow Wilson pour les chercheurs, l’Association des citoyens européens (ECSA) et le Programme des Nations Unies pour l’environnement (UN Environment) visent à accroître l’utilisation de la science citoyenne pour la surveillance coordonnée des vecteurs de moustiques. Elle est aidée dans cette tâche par des partenaires (dont le GBIF).

 

Utilisations de données issue du GBIF dans la recherche sur les moustiques :

  • Ding F, Fu J, Jiang D, Hao M & Lin G (2018) Mapping the spatial distribution of Aedes aegypti and Aedes albopictus. Acta Tropica 178: 155-162. https://doi.org/10.1016/j.actatropica.2017.11.020
  • Shabani F, Shafapour Tehrany M, Solhjouy-fard S, Kumar L (2018) A comparative modeling study on non-climatic and climatic risk assessment on Asian Tiger Mosquito (Aedes albopictus) PeerJ6: e4474 https://doi.org/10.7717/peerj.4474
  • Walsh MG & Webb C (2018) Hydrological features and the ecological niches of mammalian hosts delineate elevated risk for Ross River virus epidemics in anthropogenic landscapes in Australia. Parasites & Vectors 11: 192. https://doi.org/10.1186/s13071-018-2776-x
  • Alaniz AJ, Bacigalupo A & Cattan PE (2017) Spatial quantification of the world population potentially exposed to Zika virus. International Journal of Epidemiology 46(3): 966-975. https://doi.org/10.1093/ije/dyw366
  • González-Salazar C, Stephens CR & Sánchez-Cordero V (2017) Predicting the Potential Role of Non-human Hosts in Zika Virus Maintenance. EcoHealth 14(1): 171–177. https://doi.org/10.1007/s10393-017-1206-4
  • Longbottom J, Browne AJ, Pigott DM et al. (2017) Mapping the spatial distribution of the Japanese encephalitis vector, Culex tritaeniorhynchus Giles, 1901 (Diptera: Culicidae) within areas of Japanese encephalitis risk. Parasites & Vectors 10(1): 148. https://doi.org/10.1186/s13071-017-2086-8
  • Padilla O, Rosas P, Moreno W & Toulkeridis T (2017) Modeling of the ecological niches of the anopheles spp in Ecuador by the use of geo-informatic tools. Spatial and Spatio-temporal Epidemiology 21: 1-11. https://doi.org/10.1016/j.sste.2016.12.001
  • Talaga S, Leroy C, Guidez A, Dusfour I, Girod R, Dejean A, et al. (2017) DNA reference libraries of French Guianese mosquitoes for barcoding and metabarcoding. PLoS ONE 12(6): e0176993. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0176993
  • Talaga S, Dejean A, Mouza C, Dumont Y & Leroy C (2017) Larval interference competition between the native Neotropical mosquito Limatus durhamii and the invasive Aedes aegypti improves the fitness of both species. Insect Science. https://doi.org/10.1111/1744-7917.12480
  • Alimi TO, Fuller DO, Herrera SV et al. (2016) A multi-criteria decision analysis approach to assessing malaria risk in northern South America. BMC Public Health 16(1). https://doi.org/10.1186/s12889-016-2902-7
  • Carlson CJ, Dougherty ER & Getz W (2016) An Ecological Assessment of the Pandemic Threat of Zika Virus. PLoS Neglected Tropical Diseases 10(8): e0004968. https://doi.org/10.1371/journal.pntd.0004968
  • Escobar LE, Qiao H & Peterson AT (2016) Forecasting Chikungunya spread in the Americas via data-driven empirical approaches. Parasites & Vectors 9(1). https://doi.org/10.1186/s13071-016-1403-y
  • Moyes CL, Shearer FM, Huang Z et al. (2016) Predicting the geographical distributions of the macaque hosts and mosquito vectors of Plasmodium knowlesi malaria in forested and non-forested areas. Parasites & Vectors 9(1). https://doi.org/10.1186/s13071-016-1527-0
  • Samy AM, Elaagip AH, Kenawy MA et al. (2016) Climate Change Influences on the Global Potential Distribution of the Mosquito Culex quinquefasciatus, Vector of West Nile Virus and Lymphatic Filariasis. PLoS ONE 11(10): e0163863. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0163863
  • Alimi TO, Fuller DO, Qualls WA et al. (2015) Predicting potential ranges of primary malaria vectors and malaria in northern South America based on projected changes in climate, land cover and human population. Parasites & Vectors 8(1). https://doi.org/10.1186/s13071-015-1033-9
  • Gwitira I, Murwira A, Zengeya FM, Masocha M & Mutambu S (2015) Modelled habitat suitability of a malaria causing vector (Anopheles arabiensis) relates well with human malaria incidences in Zimbabwe. Applied Geography 60: 130–138. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2015.03.010
  • Kraemer MU, Sinka ME, Duda KA et al. (2015) The global distribution of the arbovirus vectors Aedes aegypti and Ae. albopictus. eLife 4. https://doi.org/10.7554/eLife.08347
  • Moraga P, Cano J, Baggaley RF et al. (2015) Modelling the distribution and transmission intensity of lymphatic filariasis in sub-Saharan Africa prior to scaling up interventions: integrated use of geostatistical and mathematical modelling. Parasites & Vectors 8(1). https://doi.org/10.1186/s13071-015-1166-x
  • Capinha C, Rocha J & Sousa CA (2014) Macroclimate Determines the Global Range Limit of Aedes aegypti. EcoHealth 11(3): 420-428. https://doi.org/10.1007/s10393-014-0918-y
  • Hill MP, Axford JK & Hoffmann AA (2014) Predicting the spread of Aedes albopictus in Australia under current and future climates: Multiple approaches and datasets to incorporate potential evolutionary divergence. Austral Ecology 39: 469–478. https://doi.org/10.1111/aec.12105
  • Pigott DM, Golding N, Mylne A et al. (2014) Mapping the zoonotic niche of Ebola virus disease in Africa. eLife 3: e04395 https://doi.org/10.7554/eLife.04395
  • Senay SD, Worner SP, Ikeda T (2013) Novel Three-Step Pseudo-Absence Selection Technique for Improved Species Distribution Modelling. PLoS ONE 8(8): e71218. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0071218
  • Fuller DO, Ahumada ML, Quiñones ML, Herrera S and Beier JC (2012) Near-present and future distribution of Anopheles albimanus in Mesoamerica and the Caribbean Basin modeled with climate and topographic data. International Journal of Health Geographics 11(1): 13. https://doi.org/10.1186/1476-072X-11-13
  • Porretta D, Mastrantonio V, Bellini R, Somboon P & Urbanelli S (2012) Glacial History of a Modern Invader: Phylogeography and Species Distribution Modelling of the Asian Tiger Mosquito Aedes albopictus. PLoS ONE 7(9): e44515. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0044515
  • Kulkarni MA, Desrochers RE and Kerr JT (2010) High Resolution Niche Models of Malaria Vectors in Northern Tanzania: A New Capacity to Predict Malaria Risk? PLoS ONE 5(2): e9396. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0009396
  • Pfeffer M & Dobler G (2010) Emergence of zoonotic arboviruses by animal trade and migration. Parasites & Vectors 3: 35 https://doi.org/10.1186/1756-3305-3-35

 

L'actualité originale (en anglais) ici

 

Moustique tigre asiatique (Aedes albopictus), observé au nord-est de Barcelone en juin 2017. Photo Mosquito Alert sous licence CC BY 4.0.

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