Diverse hosts, diverse immune systems: Evolutionary variation in bat immunology
Notice bibliographique
Résumé
The ability of multiple bat species to host zoonotic pathogens without often showing disease has fostered a growing interest in bat immunology to discover the ways immune systems may differ between bats and other vertebrates. However, interspecific variation in immunological diversity among bats has only begun to be recognized. The order Chiroptera accounts for over 20% of all mammalian species and shows extreme diversity in a suite of correlated ecological traits, such that bats should not be expected to be immunologically homogenous. We review the ecological and evolutionary diversity of chiropteran hosts and highlight case studies emphasizing the range of immune strategies thus far observed across bat species, including responses to SARS-CoV-2. Next, we synthesize and propose hypotheses to explain this immunological diversity, focusing on pathogen exposure, biogeography, host energetics, and environmental stability. We then analyze immunology-related citations across bat species to motivate discussions of key research priorities. Broad sampling is needed to remedy current biases, as only a fraction of bat species has been immunologically studied. Such work should integrate methodological advancements, in vitro and in vivo studies, and phylogenetic comparative methods to robustly test evolutionary hypotheses and understand the drivers and consequences of immunological diversity among bats.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».