Diet-driven mercury contamination is associated with polar bear gut microbiota
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The gut microbiota may modulate the disposition and toxicity of environmental contaminants within a host but, conversely, contaminants may also impact gut bacteria. Such contaminant-gut microbial connections, which could lead to alteration of host health, remain poorly known and are rarely studied in free-ranging wildlife. The polar bear (Ursus maritimus) is a long-lived, wide-ranging apex predator that feeds on a variety of high trophic position seal and cetacean species and, as such, is exposed to among the highest levels of biomagnifying contaminants of all Arctic species. Here, we investigate associations between mercury (THg; a key Arctic contaminant), diet, and the diversity and composition of the gut microbiota of polar bears inhabiting the southern Beaufort Sea, while accounting for host sex, age class and body condition. Bacterial diversity was negatively associated with seal consumption and mercury, a pattern seen for both Shannon and Inverse Simpson alpha diversity indices (adjusted R2 = 0.35, F1,18 = 8.00, P = 0.013 and adjusted R2 = 0.26, F1,18 = 6.04, P = 0.027, respectively). No association was found with sex, age class or body condition of polar bears. Bacteria known to either be involved in THg methylation or considered to be highly contaminant resistant, including Lactobacillales, Bacillales and Aeromonadales, were significantly more abundant in individuals that had higher THg concentrations. Conversely, individuals with higher THg concentrations showed a significantly lower abundance of Bacteroidales, a bacterial order that typically plays an important role in supporting host immune function by stimulating intraepithelial lymphocytes within the epithelial barrier. These associations between diet-acquired mercury and microbiota illustrate a potentially overlooked outcome of mercury accumulation in polar bears.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».