Trade‐offs between transgenerational transfer of nutritional stress tolerance and immune priming
Notice bibliographique
Résumé
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 B acillus thuringiensis, in the cabbage looper, T richoplusia 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, T n SNPV remained the same. Interestingly, nutritional stress in the parents both enhanced nutritional stress tolerance of offspring and heightened resistance to both B . thuringiensis and T n SNPV . 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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».