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Remote sensing and geographic information systems: charting Sin Nombre virus infections in deer mice.

机译：遥感和地理信息系统：绘制鹿老鼠的罪恶诺贝尔病毒图。

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We tested environmental data from remote sensing and geographic information system maps as indicators of Sin Nombre virus (SNV) infections in deer mouse (Peromyscus maniculatus) populations in the Walker River Basin, Nevada and California. We determined by serologic testing the presence of SNV infections in deer mice from 144 field sites. We used remote sensing and geographic information systems data to characterize the vegetation type and density, elevation, slope, and hydrologic features of each site. The data retroactively predicted infection status of deer mice with up to 80% accuracy. If models of SNV temporal dynamics can be integrated with baseline spatial models, human risk for infection may be assessed with reasonable accuracy.
机译：我们测试了来自遥感和地理信息系统地图的环境数据，作为在沃克河盆地，内华达州和加利福尼亚州的鹿鼠（Peromyscus maniculatus）种群中的罪孽病毒（SNV）感染的指标。我们通过血清学测试确定了来自144个野外地点的鹿小鼠中SNV感染的存在。我们使用遥感和地理信息系统数据来表征每个地点的植被类型以及密度，高程，坡度和水文特征。数据以高达80％的准确性追溯预测鹿小鼠的感染状况。如果可以将SNV时间动态模型与基线空间模型集成在一起，则可以以合理的准确性评估人类感染的风险。

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