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Enregistrement W4206726547 · doi:10.21203/rs.3.rs-36307/v1

Chemical entrapment and killing of insects by bacteria

2020· preprint· en· W4206726547 sur OpenAlexaff
Louis Ho, Martin Daniel-Ivad, Swathi P. Jeedigunta, Jing Li, Konstantin G. Iliadi, Gabrielle L. Boulianne, Thomas R. Hurd, Craig A. Smibert, Justin R. Nodwell

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect and Pesticide Research
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntrapmentBacteriaBiologyBusinessPolitical sciencePaleontologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Actinobacteria such as the filamentous streptomycetes are widely known for their ability to produce specialized metabolites that include antibacterial and antifungal compounds. In addition, a growing body of work demonstrates that many insects harbour actinobacteria on their bodies and in their nests. The result of these mutualistic relationships is the protection of their offspring or food sources by virtue of the bacterially encoded specialized metabolites. However, some actinobacteria produce molecules that are toxic to insects and the relevance of this toxicity in nature is unknown. We have explored interactions between streptomycetes and the fruit fly Drosophila. We find that many streptomycetes produce specialized metabolites that have potent larvicidal effects against the fly. Larvae that ingest spores of the species that produce these toxic molecules die as a result. Strikingly, the mechanism of toxicity is specific to the bacterium’s chemical arsenal: cosmomycin D producing cells induce a relatively slow-acting cell death-like response in the larval digestive tract and avermectin producing cells induce rapid onset, whole-body paralysis. We further show that fruit flies are attracted to the volatile terpene 2-methylisoborneol that is produced by most streptomycetes. This interaction can influence their food choice and egg-laying destination such that they preferentially deposit their eggs on contaminated food sources. As a result, the larvae that hatch in these toxic environments are subsequently killed. This phenomena of terpene-mediated attraction and specialized metabolite toxicity must pose a significant risk to insects in nature.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,260 · 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'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

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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