Efficacy of a probiotic bacterium to treat bats affected by the disease white‐nose syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Summary The management of infectious diseases is an important conservation concern for a growing number of wildlife species. However, effective disease control in wildlife is challenging because feasible management options are often lacking. White‐nose syndrome (WNS) is an infectious disease of hibernating bats that currently threatens several North American species with extinction. Currently, no effective treatments exist for WNS. We conducted a laboratory experiment to test the efficacy of probiotic treatment with Pseudomonas fluorescens, a bacterium that naturally occurs on bats, to reduce disease severity and improve survival of little brown bats Myotis lucifugus exposed to Pseudogymnoascus destructans, the fungal pathogen that causes WNS. We found that application of the probiotic bacteria at the time of fungal infection reduced several measures of disease severity and increased survival, whereas bacterial treatment prior to pathogen exposure had no effect on survival and worsened disease severity. Synthesis and applications. Our results suggest that probiotic treatment with Ps. fluorescens has potential for white‐nose syndrome disease management, but the timing of application is critical and should coincide with natural exposure of bats to P. destructans. These results add to the growing knowledge of how natural host microbiota can be implemented as a biocontrol treatment to influence disease outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».