Empirical evidence that metabolic theory describes the temperature dependency of within-host parasite dynamics
Notice bibliographique
Résumé
The complexity of host-parasite interactions makes it difficult to predict how host-parasite systems will respond to climate change.In particular, host and parasite traits such as survival and virulence may have distinct temperature dependencies that must be integrated into models of disease dynamics.Using experimental data from Daphnia magna and a microsporidian parasite, we fitted a mechanistic model of the within-host parasite population dynamics.Model parameters comprising host aging and mortality, as well as parasite growth, virulence, and equilibrium abundance, were specified by relationships arising from the metabolic theory of ecology.The model effectively predicts host survival, parasite growth, and the cost of infection across temperature while using less than half the parameters compared to modeling temperatures discretely.Our results serve as a proof of concept that linking simple metabolic models with a mechanistic host-parasite framework can be used to predict temperature responses of parasite population dynamics at the within-host level. Author summaryHost-parasite interactions are impacted by temperature, and climate change is altering the nature of these interactions.Measuring how a range of temperatures affects host and parasite traits and how this influences the outcome of infections is infeasible in most systems.The metabolic theory of ecology provides a powerful framework to predict biological rates in response to temperature.Using a Daphnia-parasite model system, we collected experimental data on host survival and parasite abundance across the host's temperature range.We fitted thermal relationships based on the metabolic theory of ecology to separate host and parasite traits, including host mortality and aging as well as parasite
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».