Mutations in fibroblast growth factor 23 (FGF-23) cause autosomal dominant hypophosphatemic rickets. Clinical and laboratory findings in this disorder are similar to those in oncogenic osteomalacia, in which tumors abundantly express FGF-23 messenger RNA, and to those in X-linked hypophosphatemia, which is caused by inactivating mutations in a phosphate-regulating endopeptidase called PHEX. Recombinant FGF-23 induces phosphaturia and hypophosphatemia in vivo, suggesting that it has a role in phosphate regulation. To determine whether FGF-23 circulates in healthy persons and whether it is elevated in those with oncogenic osteomalacia or X-linked hypophosphatemia, an immunometric assay was developed to measure it.

Transmission network modelling to infer 'who infected whom' in infectious disease outbreaks is a highly active area of research. Outbreaks of foot-and-mouth disease have been a key focus of transmission network models that integrate genomic and epidemiological data. The aim of this study was to extend Lau's systematic Bayesian inference framework to incorporate additional parameters representing predominant species and numbers of animals held on a farm. Lau's Bayesian Markov chain Monte Carlo algorithm was reformulated, verified and pseudo-validated on simulated outbreaks populated with demographic data Japan and Australia. The modified model was then implemented on genomic and epidemiological data from the 2010 outbreak of foot-and-mouth disease in Japan, and outputs compared to those from the SCOTTI model implemented in BEAST2. The modified model achieved improvements in overall accuracy when tested on the simulated outbreaks. When implemented on the actual outbreak data from Japan, infected farms that held predominantly pigs were estimated to have five times the transmissibility of infected cattle farms and be 49% less susceptible. The farm-level incubation period was 1 day shorter than the latent period, the timing of the seeding of the outbreak in Japan was inferred, as were key linkages between clusters and features of farms involved in widespread dissemination of this outbreak. To improve accessibility the modified model has been implemented as the R package 'BORIS' for use in future outbreaks.

The outbreak of infectious diseases in swine, such as classical swine fever (CSF), has become a significant concern in the pig‐farming industry. In Japan, after the re‐emergence of CSF in 2018, farms are now exposed to the risk of transmission from infected wild boar and CSF‐contaminated farms. This study aimed to identify biosecurity measures that were effective for the prevention of CSF introduction into farms during the period from the beginning of the CSF epidemic to the implementation of a vaccination campaign for domestic pigs at risk. The probability of virus introduction was assumed to be increased by the elevated risk from CSF‐infected wild boar and infected farms around the farm. The risk from infected wild boar was represented by the prevalence of CSF in wild boar or the occupancy of 1‐km grid cells with infected wild boar within 10‐km radii from a pig farm and the occurrence of CSF outbreaks on neighboring farms. Conversely, the probability of virus introduction was assumed to decrease in response to on‐farm biosecurity measures being implemented on each farm. The implementation of biosecurity measures on the farms and farm attributes were obtained through a questionnaire survey. Analyses were performed on each farm under the weekly situations where infected wild boar were both absent and present in the vicinity using a binomial generalized linear model. On farms where infected wild boar were not present around farms, daily washing and disinfecting of work clothing in pig houses was identified as the main measure to reduce the risk of CSF introduction into farms. On farms with infected wild boar in the vicinity, the absence of public roads on the farm and preventing wildlife intrusion into the areas where pig carcasses were stored were demonstrated to be effective in preventing CSF introduction. Based on the assumption that strict and comprehensive biosecurity measures are required to prevent CSF introduction, the implementation of these potentially effective measures is worth being prioritized.