Spatial behaviour, age, and sex correlate with co-infection patterns in roe deer
Florian Berland  1, 2, 3@  , Emmanuelle Gilot-Fromont  3  , Carole Peroz  3  , Laurence Malandrin  4  , Claire Bonsergent  4  , Xavier Bailly  5  , Sébastien Masseglia  5  , Xavier Nouvel  6  , Anne-Claire Lagrée  7  , Clotilde Rouxel  7  , Chloé Dimeglio  8  , Jacques Izopet  9  , Valentin Ollivier  10  , Thierry Boulinier  10  , Isabelle Villena  11  , Dominique Aubert  11  , Arnaud Bonnet  1, 2  , Yannick Chaval  1, 2  , Joël Merlet  1, 2  , Vincent Bourret  1, 2  , Hélène Verheyden  1, 2  
1 : Unité de recherche Comportement et Ecologie de la Faune Sauvage
Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement
2 : LTSER ZA Pyrénées Garonne
Centre National de la Recherche Scientifique
3 : Laboratoire de Biométrie et Biologie Evolutive - UMR 5558
Université Claude Bernard Lyon 1, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique, VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement, Centre National de la Recherche Scientifique, Centre National de la Recherche Scientifique : UMR5558
4 : Biologie, Epidémiologie et analyse de risque en Santé Animale
Ecole Nationale Vétérinaire, Agroalimentaire et de l'alimentation Nantes-Atlantique, Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement
5 : Unité Mixte de Recherche d'Épidémiologie des maladies Animales et zoonotiques
VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement, Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement
6 : Laboratoire Interactions Hôtes-Agents Pathogènes, UMR 1225, INRAE-ENVT, Toulouse Cedex 3, 31076, France
INRAE, École Nationale Vétérinaire de Toulouse - ENVT
7 : Biologie moléculaire et immunologie parasitaires et fongiques
Ecole Nationale Vétérinaire d'Alfort, Laboratoire de santé animale, sites de Maisons-Alfort et de Normandie, Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement
8 : Laboratoire d'Epidémiologie et Analyses en Santé Publique, UMR 1027, UPS-INSERM, Faculté de Médecine de Purpan, Toulouse Cedex 9, 31062, France
Université Paul Sabatier-Toulouse III - UPS, Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale - INSERM
9 : Laboratoire d'Epidémiologie et Analyses en Santé Publique, UMR 1027, UPS-INSERM, Faculté de Médecine de Purpan, Toulouse Cedex 9, 31062, France
Université Paul Sabatier-Toulouse III - UPS, Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale - INSERM
10 : Centre d'Ecologie Fonctionnelle et Evolutive
Université Paul-Valéry - Montpellier 3, Ecole Pratique des Hautes Etudes, Centre National de la Recherche Scientifique, Institut de Recherche pour le Développement, Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement, Institut Agro Montpellier, Université de Montpellier
11 : Laboratoire de Parasitologie-Mycologie
CHU Maison Blanche, Université de Reims Champagne-Ardenne, CNR de la Toxoplasmose

Understanding the intricate dynamics of co-infections involving both zoonotic and non-zoonotic pathogens in wildlife is essential due to potential implications for public health, economies, and ecosystems. A fundamental objective in this field is to understand the factors influencing the structuration of pathogen communities.

One such crucial factor is exposure, which represents the likelihood of host-pathogen encounters. Exposure is largely related to the spatial behaviour of hosts, encompassing their movement and activity in environments conducive to pathogen transmission. The inter-individual variability in spatial behaviour, with host susceptibility to infection, modulates infection probabilities and the formation of pathogen infra-communities within host species. Moreover, the co-presence of multiple pathogens within a single organism can lead to intricate interactions mediated by immunomodulation or competition. Hence, individual exposure and the subsequent interactions among pathogens shape diverse co-infection patterns in hosts.

To delve deeper into these phenomena, our study specifically focuses on the European roe deer, a wildlife host species known for co-infections with both livestock-shared and zoonotic pathogens. Using data from GPS tracking and pathogen prevalence, we intended to disentangle the effects of host characteristics (age and sex), spatial behaviour (home range composition and host activity) and direct/indirect pathogen interactions on the individual pathogen community. We employed a Hierarchical Bayesian model to analyse patterns of co-infection of 11 pathogens in a sample of 222 individuals captured between 2016 and 2022 in South-West France. 

Age, sex, home range composition, and activity are shown as the main host variables influencing pathogen diversity and structure of the pathogen infra-community. Pathogen interactions were identified, however to a lesser extent. Our findings shed light on various aspects of the interplay between spatial behaviour, individual characteristics, and pathogen dynamics in the co-infection ecology of roe deer. These insights could offer valuable implications for both wildlife management strategies and public health considerations in understanding and mitigating the spread of infectious diseases in wildlife populations.

 

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