When do host–parasite interactions drive the evolution of non‐random mating?
Notice bibliographique
Résumé
Interactions with parasites may promote the evolution of disassortative mating in host populations as a mechanism through which genetically diverse offspring can be produced. This possibility has been confirmed through simulation studies and suggested for some empirical systems in which disassortative mating by disease resistance genotype has been documented. The generality of this phenomenon is unclear, however, because existing theory has considered only a subset of possible genetic and mating scenarios. Here we present results from analytical models that consider a broader range of genetic and mating scenarios and allow the evolution of non-random mating in the parasite as well. Our results confirm results of previous simulation studies, demonstrating that coevolutionary interactions with parasites can indeed lead to the evolution of host disassortative mating. However, our results also show that the conditions under which this occurs are significantly more fickle than previously thought, requiring specific forms of infection genetics and modes of non-random mating that do not generate substantial sexual selection. In cases where such conditions are not met, hosts may evolve random or assortative mating. Our analyses also reveal that coevolutionary interactions with hosts cause the evolution of non-random mating in parasites as well. In some cases, particularly those where mating occurs within groups, we find that assortative mating evolves sufficiently to catalyze sympatric speciation in the interacting species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».