Searching beyond the streetlight: Neonicotinoid exposure alters the neurogenomic state of worker honey bees
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Neonicotinoid insecticides have been implicated in honey bee declines, with many studies showing that sublethal exposure impacts bee behaviors such as foraging, learning, and memory. Despite the large number of ecotoxicological studies carried out to date, most focus on a handful of worker phenotypes leading to a “streetlight effect” where the a priori choice of phenotypes to measure may influence the results and conclusions arising from the studies. This bias can be overcome with the use of toxicological transcriptomics, where changes in gene expression can provide a more objective view of how pesticides alter animal traits. Here, we used RNA sequencing to examine the changes in neurogenomic states of nurse and forager honey bees that were naturally exposed to neonicotinoids in the field and artificially exposed to neonicotinoids in a controlled experiment. We found that neonicotinoid exposure influenced the neurogenomic state of foragers and nurses in different ways; foragers experienced shifts in expression of genes involved in cognition and development, while nurses experienced shifts in expression of genes involved in metabolism. Our study suggests that neonicotinoids influence nurse and forager bees in a different manner. We also found no to minimal overlap in the differentially expressed genes in our study and in previously published studies, which might help reconcile the seemingly contradictory results often reported in the neonicotinoid literature.
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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 | 0,000 | 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 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 ».