Limited impact of within-vector ecology on the evolution of malaria parasite transmission investment
Notice bibliographique
Résumé
Malaria parasites spend part of their life in a vertebrate host and the rest in an arthropod vector and must successfully navigate both environments to gain fitness. In vertebrate hosts, malaria parasites infect red blood cells and can either replicate asexually or develop into the sexual form required for transmission to the vector. Despite the clear fitness benefits of onward transmission, only a small proportion of malaria parasites convert to sexual development. Mathematical models seeking to test the plausibility of various hypotheses to explain these low “conversion rates” have focused almost exclusively on the vertebrate/host half of the parasite life cycle. Here, we examined how processes occurring in the vector, including density-dependent parasite development and parasite-induced vector mortality, influence the evolution of parasite conversion rate in the host by developing a multi-scale model of within-host infection dynamics and parasite within-vector developmental processes for rodent malaria. We found that, regardless of model specifications (e.g., definitions of fitness, magnitude of parasite-induced vector mortality), considering processes within the vector had only a weak influence on the optimal conversion rate, but substantially diminished the fitness returns for all strategies and resulted in a sharper declines off the optima. Our approach allowed us to derive new metrics of parasite fitness (which we call “infectivity functions”) that link within-host gametocyte density to the probability of transmission to new hosts after passing through the vector, and that prevent overestimation of parasite transmission potential.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».