Coevolutionary cycling in allele frequencies and the evolution of virulence
Notice bibliographique
Résumé
Coevolutionary cycling in allele frequencies due to negative frequency-dependent selection-sometimes referred to as Red Queen Dynamics-is a key potential outcome of host-parasite coevolution. While many theoretical studies have focused on understanding the consequences of coevolutionary cycling for the evolution of sex and recombination, little is known about the impact of coevolutionary cycling on the evolution of other life history traits. It is therefore currently unknown how coevolutionary cycling in allele frequencies affects the evolution of key disease characteristics, such as virulence. Here, we combine population genetic and quantitative genetic approaches to theoretically determine the impacts of coevolutionary cycling in allele frequencies on the evolution of virulence in a free-living parasite. By varying the level of genetic specificity required for infection while controlling for the average infection rate, we induce coevolutionary cycles and examine their effects on virulence evolution. We show that coevolutionary cycling does indeed have a strong impact on virulence evolution, with more specific infection genetics and higher allelic diversity generally driving larger and more rapid cycles in allele frequencies, leading to selection for higher virulence. Our research provides new fundamental insights into the relationship between coevolutionary cycling and the evolution of virulence.
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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 ».