Viral diversity and prevalence gradients in North American Pacific Coast grasslands
Notice bibliographique
Résumé
Host-pathogen interactions may be governed by the number of pathogens coexisting within an individual host (i.e., coinfection) and among different hosts, although most sampling in natural systems focuses on the prevalence of single pathogens and/or single hosts. We measured the prevalence of four barley and cereal yellow dwarf viruses (B/CYDVs) in three grass species at 26 natural grasslands along a 2000-km latitudinal gradient in the western United States and Canada. B/CYDVs are aphid-vectored RNA viruses that cause one of the most prevalent of all plant diseases worldwide. Pathogen prevalence and coinfection were uncorrelated, suggesting that different forces likely drive them. Coinfection, the number of viruses in a single infected host (alpha diversity), did not differ among host species but increased roughly twofold across our latitudinal transect. This increase in coinfection corresponded with a decline in among-host pathogen turnover (beta diversity), suggesting that B/CYDVs in northern populations experience less transmission limitation than in southern populations. In contrast to pathogen diversity, pathogen prevalence was a function of host identity as well as biotic and abiotic environmental conditions. Prevalence declined with precipitation and increased with soil nitrate concentration, an important limiting nutrient for hosts and vectors of B/CYDVs. This work demonstrates the need for further studies of processes governing coinfection, and the utility of applying theory developed to explain diversity in communities of free-living organisms to pathogen systems.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».