Mixed strongyle parasite infections vary across host age and space in a population of feral horses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Identifying factors that drive among-individual variation in mixed parasitic infections is fundamental to understanding the ecology and evolution of host–parasite interactions. However, a lack of non-invasive diagnostic tools to quantify mixed infections has restricted their investigation for host populations in the wild. This study applied DNA metabarcoding on parasite larvae cultured from faecal samples to characterize mixed strongyle infections of 320 feral horses on Sable Island, Nova Scotia, Canada, in 2014 to test for the influence of host (age, sex and reproductive/social status) and environmental (location, local density and social group membership) factors on variation. Twenty-five strongyle species were identified, with individual infections ranging from 3 to 18 species with a mean richness (±1 s.d. ) of 10.8 ± 3.1. Strongyle eggs shed in faeces were dominated by small strongyle (cyathostomins) species in young individuals, transitioning to large strongyles ( Strongylus spp.) in adults. Egg counts were highest in young individuals and in the west or centre of the island for most species. Individuals in the same social group had similar parasite communities, supporting the hypothesis that shared environment may drive parasite assemblages. Other factors such as local horse density, sex, date and reproductive/social status had minimal impacts on infection patterns. This study demonstrates that mixed infections can be dynamic across host ontogeny and space and emphasizes the need to consider species-specific infection patterns when investigating mixed infections.
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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 ».