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Enregistrement W4407874168 · doi:10.1016/j.jtbi.2025.112073

Co-evolution of pathogen–host interactions with vertical transmission can produce bistable outcomes

2025· article· en· W4407874168 sur OpenAlexafffund
Samantha Brotman, Geoff Wild

Notice bibliographique

RevueJournal of Theoretical Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBistabilityHost (biology)Transmission (telecommunications)PathogenBiologyHorizontal transmissionEvolutionary biologyEcologyPhysicsComputer scienceGeneticsTelecommunicationsOptoelectronicsVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vertical transmission is widely predicted to select for reduced virulence of pathogens. Recent theory cast doubt on this prediction by showing that the evolutionary response of the host to vertical transmission can lead to severe disease outcomes. That theory, however, takes a simplified view of host population dynamics by assuming pathogen-induced mortality alone inhibits host population growth. The assumption limits our ability to uncover benign co-evolutionary outcomes characterized by low levels of pathogen-induced mortality. Here, we revisit the role of vertical transmission using a model that assumes host population growth is self-regulated. Our model tracks the co-evolution of pathogen-induced mortality and host recovery until both have reached an evolutionarily stable level. For any given set of model conditions, we could identify as many as two distinct pairs of stable mortality-recovery traits. Mortality and recovery were higher for one of the pairs (the 'escalated' one) and lower for the other of the pairs (the 'de-escalated' one). As the rate of vertical transmission rose, stable expression of the pathogen-induced mortality trait always decreased, while stable expression of the host-recovery trait increased for 'escalated' pairs and decreased for 'de-escalated' ones. In addition, (i) increasing the intrinsic rate of host population growth, (ii) increasing the cost of host recovery, and (iii) decreasing the efficiency of horizontal disease transmission all led to lower levels of stable trait expression for both pathogen and host. Factors (i)-(iii) also led to lower virulence, more frequent occurrence of the de-escalated (almost commensal) stable outcome, and greater disease prevalence. We conclude that (i)-(iii) promote the co-evolution of more benign interactions in keeping with previous findings. However, our new insight is that the benign nature of the host-pathogen interaction can now be understood as the more frequent occurrence of the de-escalated outcome. We discuss our findings in light of previous theory and experimental work.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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