Gut microbiome of the emerald ash borer, Agrilus planipennis Fairmaire, and its relationship with insect population density
Notice bibliographique
Résumé
The gut microbial communities of beetles play crucial roles in their adaptive capacities. Environmental factors such as temperature or nutrition naturally affect the insect microbiome, but a shift in local conditions like the population density on a host tree could also lead to changes in the microbiota. The emerald ash borer (EAB), Agrilus planipennis Fairmaire, is an exotic wood borer that causes environmental and economic damage to ash trees in North America. This study aimed to describe the taxonomic structure of the EAB gut microbiome and explore its potential relationship with borer population size. The number of EAB adults collected per tree through a 75 km transect from an epicenter allowed the creation of distinct classes of population density. The Gammaproteobacteria and Ascomycota predominated in bacterial and fungal communities respectively, as determined by sequencing of the bacterial 16S rRNA gene and the fungal internal transcribed spacer ITS2. Species richness and diversity of the bacterial community showed significant dependence on population density. Moreover, α-diversity and β-diversity analysis revealed some indicator amplicon sequence variants suggesting that the plasticity of the gut microbiome could be related to the EAB population density in host trees.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».