Gregarine infection accelerates larval development of the cat flea<i>Ctenocephalides felis</i>(Bouché)
Notice bibliographique
Résumé
A high degree of specialization between host and parasite is a well-known outcome of a long history of coevolution, and it is strikingly illustrated in a coordination of their life cycles. In some cases, the arms race ensued at the establishment of a symbiotic relationship results in the adoption of manipulative strategies by the parasite. We have already learned that Steinina ctenocephali, a gregarine living in the alimentary canal of cat flea, Ctenocephalides felis follows its phenology and metamorphosis. Despite these findings the outcome of their symbiotic partnership (mutualist, parasitic or commensal) remains unclear. To address this important question, we measured life history parameters of the flea in the presence of varying infection intensities of gregarine oocysts in laboratory conditions. We found that neither the emergence nor survival rate of fleas was affected by harbouring the gregarines. More surprisingly, our results show that flea larvae infected with gregarines developed faster and emerged earlier than the control group. This gregarine therefore joins the selected group of protists that can modify physiological host traits and provides not only new model taxa to be explored in an evolutionary scenario, but also potential development of control strategies of cat flea.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».