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Enregistrement W2156803129 · doi:10.1098/rspb.2007.0809

Evolution of parasite virulence when host responses cause disease

2007· article· en· W2156803129 sur OpenAlexaff
Troy Day, Andrea L. Graham, Andrew F. Read

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilWellcome Trust
Mots-clésImmunopathologyVirulenceBiologyDiseaseImmunologyPathogenImmune systemHost (biology)Evolutionary biologyEcologyGeneticsMedicineGenePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The trade-off hypothesis of virulence evolution rests on the assumption that infection-induced mortality is a consequence of host exploitation by parasites. This hypothesis lies at the heart of many empirical and theoretical studies of virulence evolution, despite growing evidence that infection-induced mortality is very often a by-product of host immune responses. We extend the theoretical framework of the trade-off hypothesis to incorporate such immunopathology and explore how this detrimental aspect of host defence mechanisms affects the evolution of pathogen exploitation and hence infection-induced mortality. We argue that there are qualitatively different ways in which immunopathology can arise and suggest ways in which empirical studies can tease apart these effects. We show that immunopathology can cause infection-induced mortality to increase or decrease as a result of pathogen evolution, depending on how it covaries with pathogen exploitation strategies and with parasite killing by hosts. Immunopathology is thus an important determinant of whether public and animal health programmes will drive evolution in a clinically beneficial or detrimental direction. Immunopathology complicates our understanding of disease evolution, but can nevertheless be readily accounted for within the framework of the trade-off hypothesis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,289
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, 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

Citations128
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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