Natural variation in host defense strategies impacts both host and pathogen fitness
Notice bibliographique
Résumé
Summary Animals ranging from mosquitoes to humans often vary their feeding behavior when infected or merely exposed to pathogens. For example, some individuals drastically reduce their food intake (‘illness-mediated anorexia’) while others increase food intake (‘hyperphagia’). While these so-called ‘sickness behaviors’ are well documented, their functional consequences remain poorly resolved. Here, we examine links between natural genetic variation in susceptibility to infection, feeding behaviors, multiple traits of the host, and within-host pathogen production. Using a zooplankton host ( Daphnia dentifera ) and a fungal pathogen ( Metschnikowia bicuspidata ) as a case study, we show that genotypic and dose-dependent variation in feeding behaviors are associated with both resistance and tolerance mechanisms. In one genotype, immune-mediated anorexia was associated with increased tolerance to infection; unlike other genotypes, these individuals did not upregulate phenoloxidase activity, but lived longer, had the highest overall fecundity, and produced higher pathogen loads, despite their reduced growth rates and resultant smaller body sizes. In these hosts, peak parasite load remained unchanged, suggesting a tolerance mechanism that offset fecundity costs. In other genotypes, feeding behaviors followed either a flat or hump-shaped pattern with pathogen dose, exhibiting hyperphagia at intermediate doses and anorexia at higher doses. In these cases, anorexia functioned primarily in resistance. Our results suggest that infection-mediated changes in host feeding behavior — which are traditionally interpreted as immunopathology — may in fact serve as crucial components of host defense strategies. Moreover, these phenomena vary across host genotypes, and were associated with apparent trade-offs with another melanization component of immune defense. Together, these results underscore that while resistance and tolerance are typically viewed as alternative and fixed defense strategies, the immense genetic diversity for immune defense may result in more of a plastic spectrum spanning a gradient from resistance to tolerance.
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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 | 0,000 | 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 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 ».