Role of parasite transmission in promoting inbreeding: I. Infection intensities drive individual parasite selfing rates
Notice bibliographique
Résumé
Among parasitic organisms, inbreeding has been implicated as a potential driver of host-parasite co-evolution, drug-resistance evolution and parasite diversification. Yet, fundamental topics about how parasite life histories impact inbreeding remain to be addressed. In particular, there are no direct selfing-rate estimates for hermaphroditic parasites in nature. Our objectives were to elucidate the mating system of a parasitic flatworm in nature and to understand how aspects of parasite transmission could influence the selfing rates of individual parasites. If there is random mating within hosts, the selfing rates of individual parasites would be an inverse power function of their infection intensities. We tested whether selfing rates deviated from within-host random mating expectations with the tapeworm Oochoristica javaensis. In doing so, we generated, for the first time in nature, individual selfing-rate estimates of a hermaphroditic flatworm parasite. There was a mixed-mating system where tapeworms self-mated more than expected with random mating. Nevertheless, individual selfing rates still had a significant inverse power relationship to infection intensities. The significance of this finding is that the distribution of parasite infection intensities among hosts, an emergent property of the transmission process, can be a key driver in shaping the primary mating system, and hence the level of inbreeding in the parasite population. Moreover, we demonstrated how potential population selfing rates can be estimated using the predicted relationship of individual selfing rates to intensities and showed how the distribution of parasites among hosts can indirectly influence the primary mating system when there is density-dependent fecundity.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».