Virulence Evolution of Pathogens That Can Grow in Reservoir Environments
Notice bibliographique
Résumé
AbstractMany pathogens reside in environmental reservoirs within which they can reproduce and from which they can infect hosts. These facultative pathogens experience different selective pressures in host-associated environments and reservoir environments. Heterogeneous selective pressures have the potential to influence the virulence evolution of these pathogens. Previous research has examined how environmental transmission influences the selective pressures shaping the virulence of pathogens that cannot reproduce in environmental reservoirs, yet many pathogens of humans, crop plants, and livestock can reproduce in these environments. We build on this work to examine how reproduction in reservoirs influences disease dynamics and virulence evolution in a simple facultative pathogen model. We use adaptive dynamics to examine the evolutionary dynamics of facultative pathogens under potential trade-offs between transmission and virulence, shedding and virulence, and reservoir persistence and virulence. We then perform critical function analysis to generalize the results independent of specific trade-off assumptions. We determine that diverse virulence strategies, sometimes resulting from evolutionary bistability or evolutionary branching conditions, are expected for facultative pathogens. Our findings motivate research establishing which trade-offs most strongly influence the virulence evolution of facultative pathogens.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,000 | 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 ».