MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2604589627 · doi:10.3389/fmicb.2017.00526

Mosquito Microbiome Dynamics, a Background for Prevalence and Seasonality of West Nile Virus

2017· article· en· W2604589627 sur OpenAlexaffabout
Eva Nováková, Douglas C. Woodhams, Sonia M. Rodríguez‐Ruano, Robert M. Brucker, Jonathan W. Leff, Amin Maharaj, Amnon Amir, Rob Knight, James A. Scott

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect symbiosis and bacterial influences
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Massachusetts Boston
Mots-clésBiologyWolbachiaCulex pipiensMicrobiomeHost (biology)Abundance (ecology)EcologyRelative species abundanceZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Symbiotic microbial communities augment host phenotype, including defense against pathogen carriage and infection. We sampled the microbial communities in eleven adult mosquito host species from six regions in southern Ontario, Canada over three years. Of the factors examined, we found that mosquito species was the largest driver of the microbiota, with remarkable phylosymbiosis between host and microbiota. Seasonal shifts of the microbiome were consistently repeated over the three-year period, while region had little impact. Both host species and seasonal shifts in microbiota were associated with patterns of West Nile virus (WNV) in these mosquitoes. The highest prevalence of WNV, with a seasonal spike each year in August, was in the Culex pipiens/restuans complex, and high WNV prevalence followed a decrease in relative abundance of Wolbachia in this species. Indeed, mean temperature, but not precipitation, was significantly correlated with Wolbachia abundance. This suggests that at higher temperatures Wolbachia abundance is reduced leading to greater susceptibility to WNV in the subsequent generation of C. pipiens/restuans hosts. Different mosquito genera harbored significantly different bacterial communities, and presence or abundance of Wolbachia was primarily associated with these differences. We identified several operational taxonomic units (OTUs) of Wolbachia that drive overall microbial community differentiation among mosquito taxa, locations and timepoints. Distinct Wolbachia OTUs were consistently found to dominate microbiomes of Cx. pipiens/restuans, and of Coquilletidia perturbans. Seasonal fluctuations of several other microbial taxa included Bacillus cereus, Enterococcus, Methylobacterium, Asaia, Pantoea, Acinetobacter johnsonii, Pseudomonas, and Mycoplasma. This suggests that microbiota may explain some of the variation in vector competence previously attributed to local environmental processes, especially because Wolbachia is known to affect carriage of viral 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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,376
Score d'incertitude au seuil0,748

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeObservationnel
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

Citations133
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in MicrobiologyMême sujetInsect symbiosis and bacterial influencesTravaux en français237 207