Identifying co-phylogenetic hotspots for zoonotic disease
Notice bibliographique
Résumé
The incidence of zoonotic diseases is increasing worldwide, which makes identifying parasites likely to become zoonotic and hosts likely to harbour zoonotic parasites a critical concern. Prior work indicates that there is a higher risk of zoonotic spillover accruing from closely related hosts and from hosts that are infected with a high phylogenetic diversity of parasites. This suggests that host and parasite evolutionary history may be important drivers of spillover, but identifying whether host-parasite associations are more strongly structured by the host, parasite or both requires co-phylogenetic analyses that combine host-parasite association data with host and parasite phylogenies. Here, we use host-parasite datasets containing associations between helminth taxa and free-range mammals in combination with phylogenetic models to explore whether host, parasite, or both host and parasite evolutionary history influences host-parasite associations. We find that host phylogenetic history is most important for driving patterns of helminth-mammal association, indicating that zoonoses are most likely to come from a host's close relatives. More broadly, our results suggest that co-phylogenetic analyses across broad taxonomic scales can provide a novel perspective for surveying potential emerging infectious diseases. This article is part of the theme issue 'Infectious disease macroecology: parasite diversity and dynamics across the globe'.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».