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Enregistrement W6967378011 · doi:10.5061/dryad.427m6

Data from: Trade-offs and mixed infections in an obligate-killing insect pathogen

2016· dataset· en· W6967378011 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2016
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirulencePathogenObligateVirusGenotypeHost (biology)Human pathogen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Natural populations of pathogens are frequently composed of numerous interacting strains. Understanding what maintains this diversity remains a key focus of research in disease ecology. In addition, within-host pathogen dynamics can have a strong impact on both infection outcome and the evolution of pathogen virulence and thus understanding the impact of pathogen diversity is important for disease management. We compared eight genetically distinguishable variants from Spodoptera exempta nucleopolyhedrovirus (SpexNPV) isolated from the African armyworm, Spodoptera exempta. NPVs are obligate killers and the vast majority of transmission-stages are not released until after the host has died. The NPV variants differed significantly in their virulence and could be clustered into two groups based on their dose-response curves. They also differed in their speed of kill and productivity (transmission potential) for S. exempta. The mixed-genotype wild-type SpexNPV, from which each variant was isolated, was significantly more virulent than any individual variant and its mean mortality rate was within the fastest group of individual variants. However, the wild-type virus produced fewer new infectious stages than any single variant, which might reflect competition among the variants. A survival analysis, combining the mortality and speed of kill data, confirmed the superiority of the genetically-mixed wild-type virus over any single variant. S. exempta larvae infected with wild-type SpexNPV were predicted to die 2.7 and 1.9 times faster than insects infected with isolates from either of the two clusters of genotypes. Theory suggests that there are likely to be trade-offs between pathogen fitness traits. Across all larvae, there was a negative linear relationship between virus yield and speed of kill, such that more rapid host death carried the cost of producing fewer transmission stages. We also found a near-significant relationship for the same trend at the inter-variant level. However, there was no evidence for a significant relationship between the induced level of mortality and transmission potential (virus yield) or speed of kill.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,004

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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