White-nose syndrome increases torpid metabolic rate and evaporative water loss in hibernating bats
Notice bibliographique
Résumé
Fungal diseases of wildlife typically manifest as superficial skin infections but can have devastating consequences for host physiology and survival. White-nose syndrome (WNS) is a fungal skin disease that has killed millions of hibernating bats in North America since 2007. Infection with the fungus Pseudogymnoascus destructans causes bats to rewarm too often during hibernation, but the cause of increased arousal rates remains unknown. On the basis of data from studies of captive and free-living bats, two mechanistic models have been proposed to explain disease processes in WNS. Key predictions of both models are that WNS-affected bats will show 1) higher metabolic rates during torpor (TMR) and 2) higher rates of evaporative water loss (EWL). We collected bats from a WNS-negative hibernaculum, inoculated one group with P. destructans, and sham-inoculated a second group as controls. After 4 mo of hibernation, TMR and EWL were measured using respirometry. Both predictions were supported, and our data suggest that infected bats were more affected by variation in ambient humidity than controls. Furthermore, disease severity, as indicated by the area of the wing with UV fluorescence, was positively correlated with EWL, but not TMR. Our results provide the first direct evidence that heightened energy expenditure during torpor and higher EWL independently contribute to WNS pathophysiology, with implications for the design of potential treatments for the disease.
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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 ».