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Enregistrement W1988458528 · doi:10.1186/s12864-014-1193-6

A search for protein biomarkers links olfactory signal transduction to social immunity

2015· article· en· W1988458528 sur OpenAlexafffund
M. Marta Guarna, Andony Melathopoulos, Elizabeth Huxter, Immacolata Iovinella, Robert Parker, Nikolay Stoynov, Amy Tam, Kyung‐Mee Moon, Queenie W. T. Chan, Paolo Pelosi, Rick White, Stephen F. Pernal, Leonard J. Foster

Notice bibliographique

RevueBMC Genomics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect and Pesticide Research
Établissements canadiensDalhousie UniversityAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of General Medical SciencesUniversity of British ColumbiaManitoba Rural Adaptation CouncilAgricultural Adaptation CouncilGenome British ColumbiaBritish Columbia Knowledge Development FundAgri-Futures Nova Scotia AssociationCanadian Bee Research FundGenome Canada
Mots-clésBiologyVarroa destructorAmerican foulbroodHoney beeVarroa sensitive hygieneSemiochemicalGeneticsProteomicsNosemaPlant disease resistancePollinatorEvolutionary biologyPollinationZoologyComputational biologyEcologyPollenMicrobiologyGeneSex pheromone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Western honey bee (Apis mellifera L.) is a critical component of human agriculture through its pollination activities. For years, beekeepers have controlled deadly pathogens such as Paenibacillus larvae, Nosema spp. and Varroa destructor with antibiotics and pesticides but widespread chemical resistance is appearing and most beekeepers would prefer to eliminate or reduce the use of in-hive chemicals. While such treatments are likely to still be needed, an alternate management strategy is to identify and select bees with heritable traits that allow them to resist mites and diseases. Breeding such bees is difficult as the tests involved to identify disease-resistance are complicated, time-consuming, expensive and can misidentify desirable genotypes. Additionally, we do not yet fully understand the mechanisms behind social immunity. Here we have set out to discover the molecular mechanism behind hygienic behavior (HB), a trait known to confer disease resistance in bees. RESULTS: After confirming that HB could be selectively bred for, we correlated measurements of this behavior with protein expression over a period of three years, at two geographically distinct sites, using several hundred bee colonies. By correlating the expression patterns of individual proteins with HB scores, we identified seven putative biomarkers of HB that survived stringent control for multiple hypothesis testing. Intriguingly, these proteins were all involved in semiochemical sensing (odorant binding proteins), nerve signal transmission or signal decay, indicative of the series of events required to respond to an olfactory signal from dead or diseased larvae. We then used recombinant versions of two odorant-binding proteins to identify the classes of ligands that these proteins might be helping bees detect. CONCLUSIONS: Our data suggest that neurosensory detection of odors emitted by dead or diseased larvae is the likely mechanism behind a complex and important social immunity behavior that allows bees to co-exist with pathogens.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,139 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations59
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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