Complex interactions in the life cycle of a simple parasite shape the evolution of virulence
Notice bibliographique
Résumé
Evolutionary expectations about the virulence of parasites (i.e., the parasite-induced mortality rate of the host) often focus solely on the within-host transmission stage, overlooking the time spent between hosts and variations in transmission cycles. Moreover, the parasite growth rate within the host is closely linked to virulence. Here, we suggest that a simplified view of transmission and parasite evolution makes predicting how virulence will evolve difficult. We illustrate our ideas with a parasite with a simple life cycle, the microsporidian Vavraia culicis, which infects the mosquito Anopheles gambiae. We selected the parasite over six host generations for early or late host transmission, corresponding to shorter or longer time within the host. Selecting for late transmission increased their exploitation of the host, resulting in higher host mortality and a shorter life cycle with rapid infective spore production, comparatively to selection for early transmission. In response, hosts infected with late-selected spores shortened their life cycle and shifted to earlier reproduction. Using different host harm metrics, we demonstrate and discuss the pros and cons of using different measures of virulence. These and other findings emphasize the importance of considering the entire transmission cycle in studies of parasite evolution and raise concerns about how host density and social settings might influence virulence evolution.
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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 ».