epidemiologi1 5
Post on 03-Jul-2015
3.782 Views
Preview:
DESCRIPTION
TRANSCRIPT
Pioner-pioner epidemiologi penyakit tumbuhanPioner-pioner epidemiologi penyakit tumbuhan
Van der Plank (1963)Van der Plank (1963)Ep: Ilmu yang mempelajari penyakit dalam suatu Ep: Ilmu yang mempelajari penyakit dalam suatu populasipopulasi
Nelson (1974)Nelson (1974)Ep: Ilmu yang mempelajari faktor-faktor yang Ep: Ilmu yang mempelajari faktor-faktor yang mempengaruhi kecepatan perkembangan penyakitmempengaruhi kecepatan perkembangan penyakit
Kranz (1973)Kranz (1973)Ep: Ilmu yang mempelajari dinamika populasi dari aspek Ep: Ilmu yang mempelajari dinamika populasi dari aspek numerik dari pertumbuhan dan pengaturan populasi numerik dari pertumbuhan dan pengaturan populasi yangyang difokuskan pada perubahan jumlah per satuan difokuskan pada perubahan jumlah per satuan waktuwaktu
Zadok & Schein (1979)Zadok & Schein (1979) EP: ilmu yang mempelajari perkembangan & penyebaran EP: ilmu yang mempelajari perkembangan & penyebaran penyakit serta faktor yang mempengaruhi proses penyakit serta faktor yang mempengaruhi proses epidemikepidemik
Definisi Definisi Epidemiologi Penyakit TumbuhanEpidemiologi Penyakit Tumbuhan:: Suatu ilmu yang mempelajari penyakit Suatu ilmu yang mempelajari penyakit
tumbuhan dalam suatu populasitumbuhan dalam suatu populasi Suatu ilmu yang mempelajari faktor Suatu ilmu yang mempelajari faktor
lingkungan yang mempengaruhi lingkungan yang mempengaruhi tingkattingkat dan penyebaran penyakit dalam suatu dan penyebaran penyakit dalam suatu populasi tumbuhanpopulasi tumbuhan
Suatu ilmu Suatu ilmu yang mempelajari yang mempelajari perubahan perubahan kecepatan yang mengurangi/menambah kecepatan yang mengurangi/menambah jumlah per satuan waktu/ruang atau jumlah per satuan waktu/ruang atau keduanyakeduanya
Contoh: epidemik penyakit tanamanContoh: epidemik penyakit tanaman Sourthern corn leaf blightSourthern corn leaf blight = =
Helminthosporium maydisHelminthosporium maydis 1917 1917 USAUSA
Hawar daun pada kentang di Hawar daun pada kentang di IrlandiaIrlandia
Karat kopi (Brasil), 1825Karat kopi (Brasil), 1825 Bengal Famine 1943Bengal Famine 1943
Bulai pada Jagung, 1975 Tungro pada Padi 1980Foto RGS.ppt
Layu pisang..\..\Virologi\Foto-foto\banana streak virus.jpg ..\
Virologi\Foto-foto\Gemini.jpg
KOMPONEN EPIDEMIK PENYKOMPONEN EPIDEMIK PENYAKITAKIT TUMBUHAN TUMBUHAN
Konsep penyakit: Konsep penyakit: Disease TriangleDisease Triangle
InangInang PatogenPatogen Lingkungan Lingkungan
Konsep Epidemik Penyakit: Konsep Epidemik Penyakit: Piramida PenyakitPiramida Penyakit
5 komponen:5 komponen: Populasi InangPopulasi Inang (I) (I) Populasi PatogenPopulasi Patogen (P) (P) Lingkungan (Biotik & Abiotik)Lingkungan (Biotik & Abiotik) (L) (L) WaktuWaktu (W) (W) ManusiaManusia (M) (M)
L
PI
M
PI
LW
Peranan Inang dalam EpidemikPeranan Inang dalam Epidemik
* M* Manusia harus mengetahui pertumbuhan inang sejak mulai anusia harus mengetahui pertumbuhan inang sejak mulai pertanaman atau sejarah pertanianpertanaman atau sejarah pertanian* * MemilihMemilih dari tandari tanamanaman Liar Liar ( (berguna-makanan/sandang/papanberguna-makanan/sandang/papan
Peranan Lingkungan dalam EpidemikPeranan Lingkungan dalam Epidemik Lingkungan sangat berpengaruh terhadap tananamn
maupun patogen, TETAPI TIDAK ADA STANDAR UMUM dari lingkungan yang dapat menggambarkan pengaruhnya bagi perkembangan penyakit
Pengaruh lingkungan snagat spesifik (ras patogen, varietas inang
Contoh: - Antraknosa.. Discharge in Phytophthora sojae.htm RH & suhu < 27 C
- Karat Kopi, kedelai RH & dingins < 20 C
Peranan Patogen dalam EpidemikPeranan Patogen dalam Epidemik
Perubahan tanaman (introduksi, hasil pemuliaan dll) Perubahan tanaman (introduksi, hasil pemuliaan dll) perubahan ketahanan tanamanperubahan ketahanan tanaman
EKOSISTEM ALAMIEKOSISTEM ALAMI I, P, L dalam keseimbangan yang I, P, L dalam keseimbangan yang dinamisdinamis
Yang mempengaruhi adalah:- populasi meningkat
monokulture
Ekosistem rusak
Inang Baru & Patogen Baru
Manusia harus dapat mengelola I, L, P dikendalikan
Peranan Waktu dalam EpidemikPeranan Waktu dalam Epidemik
Elemen segitiga penyakit belum cukup menguraikan Elemen segitiga penyakit belum cukup menguraikan epdemik penyakit, karena ada penyakit yang epdemik penyakit, karena ada penyakit yang berkembang lebih cepat pada musim tertentu berkembang lebih cepat pada musim tertentu dibandingkan pada musim lainnyadibandingkan pada musim lainnya
Peran waktu Musim (iklim micro-macro)
Umur Tanaman Musiman dan tahunan
Peranan Manusia dalam Epidemik
Manusia Tanaman Monukulture/polikulture, musim tanam, pemuliaan, hidroponi/aeroponik
Patogen Fungisida, Rumah kaca, bioteknolgi
Lingkungan Deforesty erosi, banjir, Ozon, pemanasan global Rumah kaca
Waktu Waktu tanam, tumpang sari, rotasi tanam
Perkembangan Epidemic Perkembangan Epidemic dipengaruhi oleh:dipengaruhi oleh: Environmental factorsEnvironmental factors Rate of pathogen reproductionRate of pathogen reproduction Mode of pathogen dispersalMode of pathogen dispersal Efficiency of pathogen survivalEfficiency of pathogen survival Level of aggressiveness of the Level of aggressiveness of the
pathogenpathogen Level of host plant resistance Level of host plant resistance
Apa kegunaan epidemiology ?Apa kegunaan epidemiology ?
1 – Model disease progress1 – Model disease progress2 – Assess effectiveness of alternative 2 – Assess effectiveness of alternative
control measurescontrol measures3 – Predict disease spread3 – Predict disease spread4 – Predict yield loss4 – Predict yield loss5 – Disease forecasting5 – Disease forecasting
Teori Sistem EpidemikTeori Sistem Epidemik
-Perkecambahan spora-Penetrasi-Kolonisasi
Infeksi
-Pelepasan spora-Penyebaran spora-Diposisi spora
Penyebaran
-Produksi sporophore-Produksi spora-Pematangan spora
Sporulasi
Sub tahapanTahapan
Sub proses siklus penyakit untuk terjadinya epidemik• Saprogenesa• Penyebaran• Xo (Inukulum awal)
HorsfallHorsfall
Potensi inokulum equivalen dengan Potensi inokulum equivalen dengan kepadatan inokulumkepadatan inokulum (IP ~ ID)(IP ~ ID)
Karena ia berpedapat Inoculum Density = Σ partikel enfektifpada permukaan inang dalam lingkungan inang per area
GannetGannet
PI = energiPI = energi Energi yang tersedia pada permukaan Energi yang tersedia pada permukaan
inang untuk mengkolonisasi inanginang untuk mengkolonisasi inang
PI akan meningkat dengan• meningkat jumlahnya• meningkat status nutrisi inokulum
hal ini menunjukan bahwa kepadatan inokulum merupakan bagian dari PI yang memiliku vigor atau virulensi yang diepngaruhi genotif yang termodifikasi oleh lingkunganPI = ID+Genotif+Lingk.
Van der PlankVan der Plank
PI = tidak akan pernah dapat PI = tidak akan pernah dapat dikuantifikasidikuantifikasi
Hanya inokulum yang dikuantifikasi Hanya inokulum yang dikuantifikasi (spora, konidia, dsb)(spora, konidia, dsb)
Potensi Inokulum - Kepadatan inokulum (ID) - Inokulum+IP - Inokulm Potensial= inokulum yang belum diproduksi - IP=ndeks ienfeksi
BakerBaker
Hubungan kepadatan inokulum (ID) Hubungan kepadatan inokulum (ID) dengan kurva Penyakit (DC)dengan kurva Penyakit (DC)
ΣΣ kepadatan inokulum kepadatan inokulum ≅≅ Beratnya Beratnya penyakitpenyakit
HUBUNGAN KEPADATAN HUBUNGAN KEPADATAN INOKULUM & PENYAKITINOKULUM & PENYAKIT
Van der Plank (1975 Van der Plank (1975 Hubungan ID dengan kurvaHubungan ID dengan kurva penyakit ada 6 kemungkinanpenyakit ada 6 kemungkinan
D
C
F
E
B
A
A
Hubungan langsung proposionalΣ bercak per cm2 dg Σ inok/Σ spora per cm2
B
Pada saat ini Σ gejala menurun dengan pertambahnya Σ spora
Pada tipe B ini pertambahan Σ spora tidak selalu diikuti dengan pertambahan Σ bercak/gejala
C
Dimana pertambahan spora mengakibatkan penurunan bercak, karena adanya antagonistisk
D
Type Synergistik
Σ spora membantu perkembangan
Semakin tinggi Σ spora maka Σ bercak semakin banyak
E
Type sinergisme obligat
Teori ambang numerik
Ada Σ min tertentu dari spora untuk berhasil menimbulkan infeksi
F
Teori Spontan
-Tidak mungkin adan penyakit tanpa inokulum-Ada inokulum tersembunyi
A. Norm distr.
B. True logarithmic scale
C. sinergistic slope
D. Transitional scale
Backer
A. Norma distribusi Hubungan kepadatan inokulum dan keparahan penyakit menyebar normal
B. True Logarithmic scale Pertambahan inokulum akan meningkatkan infeksi dalam skala log (perkembangan dengan cepat)C. Sinergi slope Pertambahan penyakit semakin cepat dengan adanya perubahan pertambahan kepadatan inokulum yang sedikit
saja- karena ada sinergisD. Transitional scale Pertumbuhan penyakit mulai lambat, kapasitas inang berkurang, walaupun pertumbuhan inokulum tetap besar...\CHAP32\LATEBLIT.EXE
TEORI INOKULUMTEORI INOKULUM
Potensi Potensi iinnookulum dan hubungan dengan kulum dan hubungan dengan kepadatan inokulum kepadatan inokulum (ID-inokulum density(ID-inokulum density) & ) & Intensitas Penyakit (Intensitas Penyakit (DSV=Diseases severityDSV=Diseases severity))
Konsep Potensi Inokulum2. Horsfall3. Gannet4. Vander Plank5. Baker
Tipe epidemik
• Monosiklik• PolisiklikMono siklik: Patogen berkembang dengan menginfeksi
tanaman dalam satu siklus contoh Virus, Nematoda, Bakteri
Poli siklik: inokulum primer mengifeksi inang, kemudian produksi inokulum/sekunder, patogen digunakan untuk infeksi dalam siklus sekunder dan siklus sekunder bisa berulang. Conto:Bercak, Hawar daun
Dalam epidemik peny. Tumbuhan penekanannya ke Polisiklik yang
Model Konservatif Yang diusulkan Vanderplank (1963)
Bunga Tunggal Monosiklik
Bunga Majemuk Polisiklik
Ada 5 model yang umum di gunakan Perkembangan Penyakit
- Exponential
- Monomolecular
- Logistic
- Gompertz
- Linier
Model Lain
- Richard
- Wiibull
Soilborne pathogens are usually Soilborne pathogens are usually monocyclic due to physical constraints--monocyclic due to physical constraints--inoculum is not dispersed within the inoculum is not dispersed within the growing season.growing season.DSCI0060.AVDSCI0060.AVII DSCI0061.AVIDSCI0061.AVI
Verticillium wilt of strawberryVerticillium wilt of strawberry
Some rust and smut fungi are Some rust and smut fungi are monocyclic because their life cycles monocyclic because their life cycles take a full season to complete.take a full season to complete.
Oat smutOat smutCedar-apple rustCedar-apple rust
Polycyclic pathogens have several Polycyclic pathogens have several secondary disease cycles each season.secondary disease cycles each season.
Oat stem rustOat stem rust
Halo blightHalo blight
Soybean mosaicSoybean mosaic
Peningkatan penyakit pada populasi tanaman Peningkatan penyakit pada populasi tanaman dapat dianalogkan dengan teori bunga bank dapat dianalogkan dengan teori bunga bank (interest)(interest)
Penyakit yang disebabkan patogen Penyakit yang disebabkan patogen monosiklik dianalogikan dengan monosiklik dianalogikan dengan bunga bunga tunggaltunggal, sedangkan penyakit yang , sedangkan penyakit yang disebabkan patogen polisiklik di analogikan disebabkan patogen polisiklik di analogikan sebagai sebagai bunga majemukbunga majemuk..
Bulan/tahunBulan/tahun
Jumlah UangJumlah Uang
With simple interest, capital grows With simple interest, capital grows at a constant rate (the interest at a constant rate (the interest bearing capital remains unchanged)bearing capital remains unchanged)
Bulan/tahunBulan/tahun
Jumlah uangJumlah uang
With compound interest, invested capital With compound interest, invested capital grows at an increasing rate over time as grows at an increasing rate over time as the earned interest is reinvested.the earned interest is reinvested.
Formula matematika yang Formula matematika yang menggambarkan peningkatan menggambarkan peningkatan bunga majemuk adalah sama bunga majemuk adalah sama formulanya pada biologi yang formulanya pada biologi yang menggambarkan perkembangan menggambarkan perkembangan exponential. exponential.
Formula tersebut jga dapat Formula tersebut jga dapat diaplikasikan pada epedemik diaplikasikan pada epedemik yang disebabkan oleh patogen yang disebabkan oleh patogen polisiklik.polisiklik.
Peningkatan Penyakit Exponential Peningkatan Penyakit Exponential Bunga Majemum-Patogen PolysiklikBunga Majemum-Patogen Polysiklik
X = X0ert
X = intensitas penyakit pada waktu tX = intensitas penyakit pada waktu tXX00 = initial disease/primary inoculum (at time t = 0) = initial disease/primary inoculum (at time t = 0)
e = 2.73… (e = 2.73… (base of natural log)base of natural log)
r = tingkat perkembangan penyakitr = tingkat perkembangan penyakitt = time periodt = time period
TimeTime
DiseaseDisease
EXPONENTIALEXPONENTIALGROWTHGROWTH
LOGISTICLOGISTICGROWTHGROWTH
Pada kenyataan, peningkatan Pada kenyataan, peningkatan penyakit polycyclic meningkat penyakit polycyclic meningkat secara exponential hanya pada secara exponential hanya pada awal perkembangan epidemik awal perkembangan epidemik (< 5% disease).(< 5% disease).
Why do you think this is so?Why do you think this is so?
Alasan mengapa penyakit tidak Alasan mengapa penyakit tidak berkembang secara exponential dalam berkembang secara exponential dalam waktu lama:waktu lama:
Jumlah jaringan tanaman yang sehat Jumlah jaringan tanaman yang sehat menjadi terbatas, kemudian menjadi terbatas, kemudian perkembangan penyakit menurunperkembangan penyakit menurun
Infeksi berlangsung singkat, tidak Infeksi berlangsung singkat, tidak terus menerus.terus menerus.
Jaringan terbaru tidak segera Jaringan terbaru tidak segera terinfeksi.terinfeksi.
Penyakit terjadi pada bagian tanaman, Penyakit terjadi pada bagian tanaman, tidak berlangsung di lapang.tidak berlangsung di lapang.
TimeTime
DiseaseDisease LOGISTICLOGISTICGROWTHGROWTH
Kurva perkembangan penyakit patogen Kurva perkembangan penyakit patogen
polisiklik berbentuk “S” (sigmodi).polisiklik berbentuk “S” (sigmodi).
Logistic GrowthLogistic GrowthBunga majemuk patogen Bunga majemuk patogen polisiklikpolisiklik
r =1
t2 − t1
lnx2
1 − x2
− lnx1
1 − x1
r = apparent infection rater = apparent infection ratet = timet = timexx2 2 = proportion disease at t= proportion disease at t22
xx11 = proportion disease at t = proportion disease at t11
TIMETIME
DISEASEDISEASESEVERITYSEVERITY
Kurva perkembangan penyakit Kurva perkembangan penyakit patogen monosiklik patogen monosiklik
Model Mathematical pnyakit Model Mathematical pnyakit monosiklik monosiklik
rm =1
t2 − t1
ln1
1 − x2
− ln1
1 − x1
rrmm = infection rate (monocyclic) = infection rate (monocyclic)
t = timet = timexx22 = proportion disease at t = proportion disease at t22
xx11 = proportion disease at t = proportion disease at t11
DAYSDAYS
PRO
POR
TIO
NPR
OPO
RT
ION
DIS
EA
SED
ISE
ASE
Sebago r = 0.21Sebago r = 0.21
HudsonHudsonr = 0.43r = 0.43
Perkmbangan late blight pada tanam Perkmbangan late blight pada tanam kentang rentan (Hudson) dan kentang rentan (Hudson) dan resistant (Sebago)resistant (Sebago)
1010 2020 3030 4040 5050
DAYSDAYS
PRO
POR
TIO
NPR
OPO
RT
ION
DIS
EA
SED
ISE
ASE
1010 2020 3030 4040 5050
0.000.000.220.22
0.670.67
1.791.79
Effect of different fungicide dosages Effect of different fungicide dosages on development of potato late blight. on development of potato late blight. (Cultivar Russet Rural; weekly applications in kg/ha.)(Cultivar Russet Rural; weekly applications in kg/ha.)
(Fry, W. E. Phytopathology 65:908)(Fry, W. E. Phytopathology 65:908)
Effect of different levels of weekly fungicide Effect of different levels of weekly fungicide applications on Late Blight epidemics in plots of applications on Late Blight epidemics in plots of Russet Rural and Sebago potatoes.Russet Rural and Sebago potatoes.
(Fry, W. E. Phytopathology 65:908)(Fry, W. E. Phytopathology 65:908)
Infection Rate (r)
Fungicide(kg/ha)
Russet Rural Sebago
0.00 0.753 0.254
0.224 0.326 0.219
0.672 0.245 0.109
1.79 0.068 0.043
Effects of fungicide dose on yield of Effects of fungicide dose on yield of Sebago and Russet Rural potatoes under Sebago and Russet Rural potatoes under conditions favorable for Late Blight.conditions favorable for Late Blight.
00 0.50.5 1.01.0
Fungicide (kg/ha)Fungicide (kg/ha)
5050
2525
7575
100100
YieldYield% of max.% of max.
SebagoSebago
RussetRussetRuralRural
(Fry, W. E. Phytopathology 65:908)(Fry, W. E. Phytopathology 65:908)
Difference isDifference isapproximatelyapproximately0.25 kg/ha/week0.25 kg/ha/week
Pada kultivar dengan resistensi Pada kultivar dengan resistensi tinggi membutuhkan fungisida tinggi membutuhkan fungisida lebih rendah untuk menghasilkan lebih rendah untuk menghasilkan umbi kentang.umbi kentang.
If weekly applications of 1.75 kg/If weekly applications of 1.75 kg/ha gave adequate control with ha gave adequate control with Russet Rural, we could expect Russet Rural, we could expect that 1.50 kg/ha would be that 1.50 kg/ha would be sufficient for Sebago.sufficient for Sebago.
Example: How much lettuce Example: How much lettuce mosaic virus infection can be mosaic virus infection can be tolerated in lettuce seed lots?tolerated in lettuce seed lots?
r = 0.12 per dayr = 0.12 per day Season is 70 days longSeason is 70 days long 1% infection tolerated in crop at 1% infection tolerated in crop at
harvestharvest
X = X0ert
We will use this equation to determine We will use this equation to determine tolerance level in a 30,000 seed assay.tolerance level in a 30,000 seed assay.
Lettuce mosaic virus seed Lettuce mosaic virus seed assay (cont.)assay (cont.)
1% = X0e(0.12)(70)
1.00% = X1.00% = X00(4447)(4447)
0.0002%0.0002%== x x00
1 in 30,000 = 0.003%, so seed lots must have 1 in 30,000 = 0.003%, so seed lots must have 0 in 30,000 to pass certification.0 in 30,000 to pass certification.
Pengelolaan penyakit Pengelolaan penyakit ditujukan pada 3 hal yaitu:ditujukan pada 3 hal yaitu:
Mengurangi jumlah inokulum awal Mengurangi jumlah inokulum awal (X(X00))
mengurangi kecepatan infeksi (r)mengurangi kecepatan infeksi (r) Mengurangi Mengurangi waktuwaktu perkembangan perkembangan
penyakit (t)penyakit (t)
Pilihan pengendalian penyakit yang Pilihan pengendalian penyakit yang disebabkan oleh patogen polycyclicdisebabkan oleh patogen polycyclic
Describe a disease management Describe a disease management strategy which will reduce the amount strategy which will reduce the amount of initial inoculum.of initial inoculum.
Describe a disease management Describe a disease management strategy which will reduce the rate at strategy which will reduce the rate at which disease develops. which disease develops.
Determine how each of these Determine how each of these management strategies will affect the management strategies will affect the disease progress curve.disease progress curve.
TimeTime
DiseaseDisease
No controlNo control
Reduce XReduce X00
Reduce rReduce r
Disease Gradient: change of disease Disease Gradient: change of disease with distance from a sourcewith distance from a source
Pathogens:Pathogens:
A- splash dispersedA- splash dispersed
B- large spores, wind B- large spores, wind dispersed dispersed
C- small spores, wind C- small spores, wind disperseddispersedD
isease
x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x xx x x x x x x x x x x x x x x x x x x xx x x x x x x x x x x x x x x x x xx x x x x x x x x x x x x x x x x x x xx x x x x x x x x x x x x x x x x xx x x x x x x x x x x x x xx x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x xx x x x x x x x x x x x x x x xx x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x
x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x xx x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x xx x xx x x x x x x x x x x x x x x xx x x x x x x x x x x xx x x x x x x x x x x x x x x x x x xx x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x xx x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x
Random Random
Clustered (point source)Clustered (point source)
Spatial patterns of diseaseSpatial patterns of disease
x x x xx x x x xx x x x x x xx x x x x x x x x x x xx x x x x x x x x x x x xx x x x x x x x x x x x xx x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x
Clustered (line source)Clustered (line source)
Disease severityDisease severity
Yie
ld lo
ss (
ton/
ha)
Yie
ld lo
ss (
ton/
ha)
Southern Southern leaf blightleaf blight
Powdery Powdery mildewmildew
Stem rustStem rust
Yield loss modelsYield loss models
Relationship of temperature and Relationship of temperature and duration of leaf wetness to infection duration of leaf wetness to infection
by ascospores of by ascospores of Venturia inequalisVenturia inequalis
10
20
30
40
10 15 20 25Temperature (•C)
Hours ofcontinuousleaf wetness
What is epidemiology What is epidemiology used for?used for?
1 – Model disease progress1 – Model disease progress2 – Assess effectiveness of 2 – Assess effectiveness of
alternative control measuresalternative control measures3 – Predict disease spread3 – Predict disease spread4 – Predict yield loss4 – Predict yield loss
top related