Mitey Costly: Energetic Costs of Parasite Avoidance and Infection
Notice bibliographique
Résumé
Parasites reduce host fitness via perturbations to host energy allocation, growth, survival, and reproduction. Here, we investigate the independent effects of parasite exposure and infection on host metabolic rate. Our study focuses on Drosophila hydei and a naturally occurring ectoparasitic mite, Macrocheles muscaedomesticae. We use flow-through respirometry to measure the metabolic rate of flies during the period of exposure (preinfection) and during mite attachment. Flies were exposed to mites either indirectly (through a mesh screen) or directly, allowing for physical contact between the fly and the mite. We predicted that fly metabolic rate would increase with the level of parasite exposure: unexposed flies < flies with indirect exposure to mites < flies with direct contact with mites < flies actively infected with mites. As expected, flies indirectly exposed to but not in direct contact with mites produced 70% more CO2 than unexposed flies. Flies in direct contact with mites produced 35% more CO2 than flies with indirect contact, and this was more than double the amount of CO2 produced by unexposed flies. However, infected flies—those actually carrying mites—did not produce significantly more CO2 than uninfected flies. Our results show that simply being exposed to mites, either indirectly or directly, was sufficient to elicit a response from the host in terms of elevated CO2 production. Our results show that the costs of parasitism can potentially extend beyond the physiological costs of infection per se to include the energetic costs associated with parasite avoidance. Although studies have shown energetic costs associate with predator-avoidance behaviors, no study to our knowledge has measured the metabolic cost of parasite avoidance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».