Vector microbiota manipulation by host antibodies: the forgotten strategy to develop transmission-blocking vaccines
Notice bibliographique
Résumé
Human and animal pathogens that are transmitted by arthropods are a global concern, particularly those vectored by ticks (e.g. Borrelia burgdorferi and tick-borne encephalitis virus) and mosquitoes (e.g. malaria and dengue virus). Breaking the circulation of pathogens in permanent foci by controlling vectors using acaricide-based approaches is threatened by the selection of acaricide resistance in vector populations, poor management practices and relaxing of control measures. Alternative strategies that can reduce vector populations and/or vector-mediated transmission are encouraged worldwide. In recent years, it has become clear that arthropod-associated microbiota are involved in many aspects of host physiology and vector competence, prompting research into vector microbiota manipulation. Here, we review how increased knowledge of microbial ecology and vector-host interactions is driving the emergence of new concepts and tools for vector and pathogen control. We focus on the immune functions of host antibodies taken in the blood meal as they can target pathogens and microbiota bacteria within hematophagous arthropods. Anti-microbiota vaccines are presented as a tool to manipulate the vector microbiota and interfere with the development of pathogens within their vectors. Since the importance of some bacterial taxa for colonization of vector-borne pathogens is well known, the disruption of the vector microbiota by host antibodies opens the possibility to develop novel transmission-blocking vaccines.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».