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Enregistrement W3173808791 · doi:10.1111/mec.16049

Conservation genomics reveals pesticide and pathogen exposure in the declining bumble bee <i>Bombus terricola</i>

2021· article· en· W3173808791 sur OpenAlexafffund
Nadejda Tsvetkov, Victoria J. MacPhail, Sheila R. Colla, Amro Zayed

Notice bibliographique

RevueMolecular Ecology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Ministry of Research, Innovation and Science
Mots-clésBiologyPollinatorPollinationGenomicsPopulationHoney beeEcologyGeneticsGenomeGenePollen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, many pollinators have experienced large population declines, which threaten food security and the stability of natural ecosystems. Bumble bees are particularly important because their ability to "buzz" pollinate and tolerate cooler conditions make them critical pollinators for certain plants and regions. Here, we apply a conservation genomics approach to study the vulnerable Bombus terricola. We sequenced RNA from 30 worker abdomens, 18 of which were collected from agricultural sites and 12 of which were collected from nonagricultural sites. We found transcriptional signatures associated with exposure to insecticides, with gene expression patterns suggesting that bumble bees were exposed to neonicotinoids and/or fipronil-two compounds known to negatively impact bees. We also found transcriptional signatures associated with pathogen infections. In addition to the transcriptomic analysis, we carried out a metatranscriptomic analysis and detected five pathogens in the abdomens of workers, three of which are common in managed honey bee and bumble bee colonies. Our conservation genomics study provides functional support for the role of pesticides and pathogen spillover in the decline of B. terricola. We demonstrate that conservation genomics is an invaluable tool which allows researchers to quantify the effects of multiple stressors that impact pollinator populations in the wild.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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