Skin fungal assemblages of bats vary based on susceptibility to white-nose syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Microbial skin assemblages, including fungal communities, can influence host resistance to infectious diseases. The diversity-invasibility hypothesis predicts that high-diversity communities are less easily invaded than species-poor communities, and thus diverse microbial communities may prevent pathogens from colonizing a host. To explore the hypothesis that host fungal communities mediate resistance to infection by fungal pathogens, we investigated characteristics of bat skin fungal communities as they relate to susceptibility to the emerging disease white-nose syndrome (WNS). Using a culture-based approach, we compared skin fungal assemblage characteristics of 10 bat species that differ in susceptibility to WNS across 10 eastern U.S. states. The fungal assemblages on WNS-susceptible bat species had significantly lower alpha diversity and abundance compared to WNS-resistant species. Overall fungal assemblage structure did not vary based on WNS-susceptibility, but several yeast species were differentially abundant on WNS-resistant bat species. One yeast species inhibited Pseudogymnoascus destructans (Pd), the causative agent on WNS, in vitro under certain conditions, suggesting a possible role in host protection. Further exploration of interactions between Pd and constituents of skin fungal assemblages may prove useful for predicting susceptibility of bat populations to WNS and for developing effective mitigation strategies.
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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 | 0,001 | 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 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 ».