Parasite spread in experimental metapopulations: resistance, tolerance and host competence
Notice bibliographique
Résumé
Host competence, defined as the likelihood that a host will transmit infection, may be affected by an individual's resistance to infection and its ability to withstand damage caused by infection (tolerance). Host competence may therefore be one of the most important factors to impact host–parasite dynamics, yet the relationships among resistance, tolerance and competence are poorly understood. The objective of the present study was to determine whether individual host resistance (ability to resist or minimize infection) and/or tolerance (ability to withstand or minimize reduction in fitness due to infection) contributed to the competence (ability to spread infection) of hosts using guppies infected with the ectoparasite, Gyrodactylus turnbulli . This individual‐fish level analysis used data collected from a previous metapopulation experiment that had tracked host–parasite dynamics at the metapopulation scale using individually marked guppies that were moved among experimental tanks within replicate metapopulations. Fish tolerance was measured as the residual from a fish's expected survival post‐infection for a given parasite burden. Fish resistance was measured as the peak parasite load (– log‐transformed). Host competence was measured as the incidence (number of new infections over two days after the arrival of a fish to a tank) weighted by the density of available uninfected fish in the tank. In contrast to the assumption of a trade‐off between resistance and tolerance, individual fish tolerance and resistance were both negatively associated with competence. Connectivity (the number of fish with which an individual came into contact) was not associated with competence. Our results indicate that resistance and tolerance are both important to disease spread. These findings highlight the importance of understanding how individual defence against parasites may contribute to its competence as a host, and therefore impact metapopulation‐level dynamics.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».