新的统计方法使得可以在自然界中识别复杂的机制，这可能会从根本上改变我们对疾病如何传播的理解。
最近发表的研究利用综合监测数据集关于真菌疾病和影响其分布的环境变量，在Åland几年内收集Anna-liisa Laine，赫尔辛基大学生态学教授。bob体育下注安卓版调查结果发表在PLO计算生物学期刊[链接]。
“整合在道路网络，植物和植物疾病的发生的数据并不是一项简单的任务。它需要两种新的统计模型和计算能力，这些统计模型和计算能力只有大约十年前就没有，“博士后研究人员说埃莱纳麻木来自赫尔辛基大学数学与统计系。bob体育下注安卓版
通过适应调整的统计模型，研究人员还能够展示由粉末状霉菌的流行病如何在与源自草地或其他地方进一步远离道路的其他地方的流行病时源于道路赛中的流行病。
植物疾病在野生和栽培植物中是常见的，许多植物具有自己的特定白粉病霉菌。例如，在秋的症状中，这种疾病的症状是许多树叶的证据。
在这项研究中，研究人员在Åland岛上审查了一种粉状霉菌真菌，这是Ribwort植物的常见寄生虫。真菌主要在夏天被风分散，因为小真菌孢子从一个植物飞到另一个植物。对于肉眼，感染表现为覆盖植物的白色真菌孢子生长。
河流，海洋电流和森林路径也潜在的传播路线
研究人员对疾病传输感兴趣，因为它有助于解释疾病的发生和生物学。存在沿河流，鸟类迁移路线，海洋电流或例如空中交通网络的植物疾病，如通过社交网络传播的人类疾病。
传输过程决定了发生的丰富和位置，而传播方法决定了疾病的多样性如何在时间和空间上分支，并且最终疾病如何通过自然选择而发展。
通常，疾病非常有效地和长距离传播，不会发展以适应局部条件。他们在一系列环境中做出了，并且可能对他们的主人更有害。另一方面，存在疾病，这些疾病较少，距离较短的距离。
“统计生态的新技术可以显着扩大我们以前对植物疾病的理解，但也可以说，各种侵入性或受威胁物种的分布，”Numminen Notes。更重要的是，这使得他们必须预测未来的环境变化。根据Numminen，分布和应变估计可以基于非常简单的统计分析，其可靠性可以通过注入生态现实主义来提高。