Within- and between-host dynamics of producer and non-producer pathogens
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For infections to be maintained in a population, pathogens must compete to colonize hosts and transmit between them. We use an experimental approach to investigate within-and-between host dynamics using the pathogen Pseudomonas aeruginosa and the animal host Caenorhabditis elegans. Within-host interactions can involve the production of goods that are beneficial to all pathogens in the local environment but susceptible to exploitation by non-producers. We exposed the nematode host to ‘producer’ and two ‘non-producer’ bacterial strains (specifically for siderophore production and quorum sensing), in single infections and coinfections, to investigate within-host colonization. Subsequently, we introduced infected nematodes to pathogen-naive populations to allow natural transmission between hosts. We find that producer pathogens are consistently better at colonizing hosts and transmitting between them than non-producers during coinfection and single infection. Non-producers were poor at colonizing hosts and between-host transmission, even when coinfecting with producers. Understanding pathogen dynamics across these multiple levels will ultimately help us predict and control the spread of infections, as well as contribute to explanations for the persistence of cooperative genotypes in natural populations.
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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 ».