Incomplete immunity in a natural animal-microbiota interaction selects for higher pathogen virulence
Notice bibliographique
Résumé
Incomplete immunity in recovered hosts is predicted to favor more virulent pathogens upon re-infection in the population. 1 The microbiota colonizing animals can generate a similarly long-lasting, partial immune response, allowing for infection but dampened disease severity. 2 We tracked the evolutionary trajectories of a widespread pathogen ( Pseudomonas aeruginosa ), experimentally passaged through populations of nematodes immune-primed by a natural microbiota member ( P. berkeleyensis ). This bacterium can induce genes regulated by a mitogen-activated protein kinase (MAPK) signaling pathway effective at conferring protection against pathogen-induced death despite infection. 3 Across host populations, this incomplete immunity selected for pathogens more than twice as likely to kill as those evolved in non-primed (i.e., naive) or immune-compromised (mutants with a knockout of the MAPK ortholog) control populations. Despite the higher virulence, pathogen molecular evolution in immune-primed hosts was slow and constrained. In comparison, evolving pathogens in immune-compromised hosts were characterized by substantial genomic differentiation and attenuated virulence. These findings directly attribute the incomplete host immunity induced from microbiota as a significant force shaping the virulence and evolutionary dynamics of novel infectious diseases.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».