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Enregistrement W3199927716 · doi:10.1186/s42523-021-00124-1

High royal jelly production does not impact the gut microbiome of honey bees

2021· article· en· W3199927716 sur OpenAlexaff
Megan E. Damico, Olav Rueppell, Zack Shaffer, Bin Han, Kasie Raymann

Notice bibliographique

RevueAnimal Microbiome · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect and Pesticide Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesDivision of Environmental BiologyNational Science Foundation
Mots-clésRoyal jellyApiaryHoney beeBiologyPollinationPropolisMicrobiomeGut floraHoney BeesSwarming (honey bee)Varroa sensitive hygieneWorker beeGut microbiomeBeekeepingZoologyBotanyPollenImmunologyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Honey bees are not only essential for pollination services, but are also economically important as a source of hive products (e.g., honey, royal jelly, pollen, wax, and propolis) that are used as foods, cosmetics, and alternative medicines. Royal jelly is a popular honey bee product with multiple potential medicinal properties. To boost royal jelly production, a long-term genetic selection program of Italian honey bees (ITBs) in China has been performed, resulting in honey bee stocks (here referred to as RJBs) that produce an order of magnitude more royal jelly than ITBs. Although multiple studies have investigated the molecular basis of increased royal jelly yields, one factor that has not been considered is the role of honey bee-associated gut microbes. RESULTS: Based on the behavioral, morphological, physiological, and neurological differences between RJBs and ITBs, we predicted that the gut microbiome composition of RJBs bees would differ from ITBs. To test this hypothesis, we investigated the bacterial composition of RJB and ITB workers from an urban location and RJBs from a rural location in China. Based on 16S rRNA gene profiling, we did not find any evidence that RJBs possess a unique bacterial gut community when compared to ITBs. However, we observed differences between honey bees from the urban versus rural sites. CONCLUSIONS: Our results suggest that the environmental factors rather than stock differences are more important in shaping the bacterial composition in honey bee guts. Further studies are needed to investigate if the observed differences in relative abundance of taxa between the urban and rural bees correspond to distinct functional capabilities that impact honey bee health. Because the lifestyle, diet, and other environmental variables are different in rural and urban areas, controlled studies are needed to determine which of these factors are responsible for the observed differences in gut bacterial composition between urban and rural honeybees.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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