Dynamics in a simple evolutionary-epidemiological model for the evolution of an initial asymptomatic infection stage
Notice bibliographique
Résumé
Pathogens exhibit a rich variety of life history strategies, shaped by natural selection. An important pathogen life history characteristic is the propensity to induce an asymptomatic yet productive (transmissive) stage at the beginning of an infection. This characteristic is subject to complex trade-offs, ranging from immunological considerations to population-level social processes. We aim to classify the evolutionary dynamics of such asymptomatic behavior of pathogens (hereafter "latency") in order to unify epidemiology and evolution for this life history strategy. We focus on a simple epidemiological model with two infectious stages, where hosts in the first stage can be partially or fully asymptomatic. Immunologically, there is a trade-off between transmission and progression in this first stage. For arbitrary trade-offs, we derive different conditions that guarantee either at least one evolutionarily stable strategy (ESS) at zero, some, or maximal latency of the first stage or, perhaps surprisingly, at least one unstable evolutionarily singular strategy. In this latter case, there is bistability between zero and nonzero (possibly maximal) latency. We then prove the uniqueness of interior evolutionarily singular strategies for power-law and exponential trade-offs: Thus, bistability is always between zero and maximal latency. Overall, previous multistage infection models can be summarized with a single model that includes evolutionary processes acting on latency. Since small changes in parameter values can lead to abrupt transitions in evolutionary dynamics, appropriate disease control strategies could have a substantial impact on the evolution of first-stage latency.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».