Differential Gene Expression Associated with Honey Bee Grooming Behavior in Response to Varroa Mites
Notice bibliographique
Résumé
Honey bee (Apis mellifera) grooming behavior is an important mechanism of resistance against the parasitic mite Varroa destructor. This research was conducted to study associations between grooming behavior and the expression of selected immune, neural, detoxification, developmental and health-related genes. Individual bees tested in a laboratory assay for various levels of grooming behavior in response to V. destructor were also analyzed for gene expression. Intense groomers (IG) were most efficient in that they needed significantly less time to start grooming and fewer grooming attempts to successfully remove mites from their bodies than did light groomers (LG). In addition, the relative abundance of the neurexin-1 mRNA, was significantly higher in IG than in LG, no groomers (NG) or control (bees without mite). The abundance of poly U binding factor kd 68 and cytochrome p450 mRNAs were significantly higher in IG than in control bees. The abundance of hymenoptaecin mRNA was significantly higher in IG than in NG, but it was not different from that of control bees. The abundance of vitellogenin mRNA was not changed by grooming activity. However, the abundance of blue cheese mRNA was significantly reduced in IG compared to LG or NG, but not to control bees. Efficient removal of mites by IG correlated with different gene expression patterns in bees. These results suggest that the level of grooming behavior may be related to the expression pattern of vital honey bee genes. Neurexin-1, in particular, might be useful as a bio-marker for behavioral traits in bees.
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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 | 0,000 |
| 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 ».