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Predicting mosquito flight behavior using Bayesian dynamical systems learning
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OA
AI
DOI：10.1126/sciadv.adz7063.png)
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摘要
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蚊媒疾病每年在全球导致数十万例死亡。解析蚊虫的宿主寻找行为对于通过蚊虫捕捉和监测来预防疾病传播至关重要。尽管近期取得了显著进展，但我们对视觉及其他感觉线索如何引导蚊虫找到目标仍缺乏全面的定量理解。在此，我们将埃及伊蚊（Aedes aegypti）的三维红外追踪与贝叶斯动力系统推断相结合，以学习蚊虫宿主寻找行为的定量生物物理模型。该模型基于超过2000万个数据点进行训练，每个数据点对应于在视觉和二氧化碳线索存在下记录的蚊虫自由飞行轨迹中的瞬时位置和速度，能够准确预测蚊虫对人类目标的反应。我们的结果为优化蚊虫捕捉和控制策略提供了定量基础，这是减轻蚊媒疾病影响的关键一步。
Keyword:
mosquito host-seeking behavior
Bayesian dynamical systems
Aedes aegypti
vector-borne diseases
flight trajectory modeling
期刊
IF:
12.5
论文数:
2.1W
被引数:
18.1W
机构
引用论文
Three-dimensional evaluation of the responses of two species of flies (Diptera) to an indoor light trapJ. M. Joiner, A. S. Branca, M. G. Banfield, C. H. Downs, G. M. Muzio, J. H. Borden，《两种蝇类（Diptera）对室内光诱捕器的响应的三维评估》。J. Econ. Entomol. 117, 2591–2598 (2024)。
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