MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3178180339 · doi:10.1002/ecs2.3654

Environmental variability affects optimal trade‐offs in ecological immunology

2021· article· en· W3178180339 sur OpenAlexaff
Devin Kirk, Megan A. Greischar, Nicole Mideo, Martin Krkošek

Notice bibliographique

RevueEcosphere · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyInvestment (military)ReproductionContext (archaeology)EcologyAbiotic componentLife history theoryVariable (mathematics)Immune systemTrade-offLife historyImmunologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The costs of mounting and maintaining an immune response lead to trade‐offs with investment in (or maintenance of) other organ systems or functions such as reproduction, as has been observed in several taxa, including birds, insects, and mammals. Given these trade‐offs, optimal strategies can be affected by biotic and abiotic conditions; however, how these trade‐offs are affected by environmental variability remains unclear. Using a deterministic within‐host model of disease dynamics, we analyzed the effect of environmental variability (here, the coefficient of variation in the host’s background survival distribution) on the optimal resolution to a trade‐off between investment in reproduction and the immune system. We found that higher variability led to increased investment in the immune system at the cost of decreased early‐life reproduction when the immune investment strategy was assumed to be constant through life. Since we manipulated the distribution of lifespans while keeping the mean lifespan constant, our results suggest that even the small probability of living far past the mean lifespan for individuals in highly variable environments has a large effect on the optimal investment strategy. When immune investment was able to change over the age of the organism, the optimal investment strategies were again contingent on the level of environmental variability experienced by individuals. Our results support and extend previous work on optimal life‐history theory in variable environments by showing that in the context of ecological immunology, the most fit individuals in constant environments are not the most fit individuals in variable environments. The effects of environmental variability on optimal immune investment are likely to have consequences for other aspects of infectious disease such as transmission dynamics, virulence evolution, and the likelihood of epidemics occurring.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,876
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEcosphereMême sujetEvolution and Genetic DynamicsTravaux en français237 207