Microbial surveillance versus cytokine responsiveness in native and non-native house sparrows
Notice bibliographique
Résumé
The success of introduced species often relies on flexible traits, including immune system traits. While theories predict non-natives will have weak defences due to decreased parasite pressure, effective parasite surveillance remains crucial, as infection risk is rarely zero and the evolutionary novelty of infection is elevated in non-native areas. This study examines the relationship between parasite surveillance and cytokine responsiveness in native and non-native house sparrows, hypothesizing that non-natives maintain high pathogen surveillance while avoiding costly inflammation. We made this specific prediction, as this pattern could enable invaders to effectively mitigate pathogen risk in a manner commensurate with the life-history priorities of a colonizing organism (i.e. rapid maturation and high reproductive effort). To test this hypothesis, we measured TLR -2 and TLR -4 expression, markers of pathogen surveillance and cytokine responses (changes in IL-1β and IL-10 ), regulators of inflammation, to a simulated bacterial infection. In non-native sparrows, we found that as TLR -4 expression increased, IL-1β and IL-10 responses decreased, a relationship not observed in native sparrows. Additionally, higher body condition predicted larger IL-1β and IL-10 responses in all birds. These findings suggest that high TLR-4 surveillance may mitigate strong inflammatory responses in non-native sparrows, with pathological and resource-based costs driving immune variation among and within populations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 ».