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Enregistrement W2050439008 · doi:10.1111/1365-2435.12422

Trade‐offs between transgenerational transfer of nutritional stress tolerance and immune priming

2015· article· en· W2050439008 sur OpenAlexafffund
Ikkei Shikano, Miranda C. Oak, Olivia Halpert‐Scanderbeg, Jenny S. Cory

Notice bibliographique

RevueFunctional Ecology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect symbiosis and bacterial influences
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDirectorate for Biological Sciences
Mots-clésBiologyOffspringTransgenerational epigeneticsStressorImmune systemPathogenPriming (agriculture)Resistance (ecology)PopulationImmunologyEcologyGeneticsPregnancyDemographyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Transgenerational effects are often assumed to have adaptive value as a driver of variation in offspring and parental fitness. Studies of transgenerational effects often focus on single environmental variables. However, in nature, it is unlikely for one factor to vary independently from others and there are likely to be trade‐offs between different stressors. We altered the nutritional environment of both parents and offspring to examine how nutritional stress influences transgenerational immune priming (TGIP) with a sublethal challenge by the bacterial pathogen Bacillus thuringiensis, in the cabbage looper, Trichoplusia ni. Transgenerational immune priming was adaptive when offspring encountered the same pathogen experienced by their parents, such that offspring resistance to B. thuringiensis increased 1·5‐fold and antibacterial activity in the haemolymph increased by as much as 4‐fold. However, this was not a general increase in pathogen resistance as susceptibility to a second pathogen, the baculovirus, TnSNPV remained the same. Interestingly, nutritional stress in the parents both enhanced nutritional stress tolerance of offspring and heightened resistance to both B. thuringiensis and TnSNPV. Elevated pathogen resistance was linked to increased egg size. There was a significant trade‐off between TGIP and the transfer of nutritional stress tolerance when parents encountered both stressors simultaneously, such that parents transferred resistance to pathogens but not nutritional stress tolerance. These results highlight the trade‐offs that can modulate the occurrence and magnitude of transgenerational effects and illustrate the importance of assessing interactions between multiple environmental variables. At high population densities, disease risk increases and resour‐ces become depleted. Thus, our findings could have significant implications for population dynamics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,171 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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