Transcriptional host–pathogen responses of <i>Pseudogymnoascus destructans</i> and three species of bats with white-nose syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how context (e.g., host species, environmental conditions) drives disease susceptibility is an essential goal of disease ecology. We hypothesized that in bat white-nose syndrome (WNS), species-specific host–pathogen interactions may partly explain varying disease outcomes among host species. We characterized bat and pathogen transcriptomes in paired samples of lesion-positive and lesion-negative wing tissue from bats infected with Pseudogymnoascus destructans in three parallel experiments. The first two experiments analyzed samples collected from the susceptible Nearctic Myotis lucifugus and the less-susceptible Nearctic Eptesicus fuscus, following experimental infection and hibernation in captivity under controlled conditions. The third experiment applied the same analyses to paired samples from infected, free-ranging Myotis myotis, a less susceptible, Palearctic species, following natural infection and hibernation (n = 8 sample pairs/species). Gene expression by P. destructans was similar among the three host species despite varying environmental conditions among the three experiments and was similar within each host species between saprophytic contexts (superficial growth on wings) and pathogenic contexts (growth in lesions on the same wings). In contrast, we observed qualitative variation in host response: M. lucifugus and M. myotis exhibited systemic responses to infection, while E. fuscus up-regulated a remarkably localized response. Our results suggest potential phylogenetic determinants of response to WNS and can inform further studies of context-dependent host–pathogen interactions.
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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 ».