A Study of the Gut Bacterial Community of Reticulitermes virginicus Exposed to Chitosan Treatment
Notice bibliographique
Résumé
A thorough understanding of microbial communities in the gut of lower termites is needed to develop target-specific and environmentally benign wood protection systems. In this study, the bacterial community from Reticulitermes virginicus was examined by Illumina sequencing of 16S ribosomal RNA (rRNA) spanning the V3 and V4 regions. Prior to library preparation, the termites were subjected to five treatments over an 18-day period: three groups were fed on wood treated with 0.5% chitosan, 25% acetic acid, or water, the fourth group was taken directly from the original collection log, and the fifth group was starved. Metagenomic sequences were analyzed using QIIME 2 to understand the treatments’ effects on the dynamics of the gut bacteria. Four dominant phyla were detected: Bacteroidetes (34.4% of reads), Firmicutes (20.6%), Elusimicrobia (15.7%), and Proteobacteria (12.9%). A significant effect of chitosan treatment was observed in two phyla; Firmicutes abundance was significantly lower with chitosan treatment when compared to other groups, while Actinobacteria was lower in unexposed and starved termites. The results suggest that chitosan treatment not only affects the structure of the microbial community in the gut, but other treatments such as starving also cause shifts in termite gut communities.
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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 ».