Deteriorating microbiomes in agriculture - the unintended effects of pesticides on microbial life
Notice bibliographique
Résumé
There is emerging concern regarding the unintentional and often unrecognized antimicrobial properties of “non-antimicrobial” pesticides. This includes insecticides, herbicides, and fungicides commonly used in agriculture that are known to produce broad ranging, off-target effects on beneficial wildlife, even at seemingly non-toxic low dose exposures. Notably, these obscure adverse interactions may be related to host-associated microbiome damage occurring from antimicrobial effects, rather than the presumed toxic effects of pesticides on host tissue. Here, we critically review the literature on this topic as it pertains to the rhizosphere microbiome of crop plants and gut microbiome of pollinator insects (namely managed populations of the western honey bee, Apis mellifera), since both are frequent recipients of chronic pesticide exposure. Clear linkages between pesticide mode of action and host-specific microbiome functionalities are identified in relation to potential antimicrobial risks. For example, inherent differences in nitrogen metabolism of plant- and insect-associated microbiomes may dictate whether neonicotinoid-based insecticides ultimately exert antimicrobial activities or not. Several other context-dependent scenarios are discussed. In addition to direct effects (e.g., microbicidal action of the parent compound or breakdown metabolites), pesticides may indirectly alter the trajectory of host-microbiome coevolution in honey bees via modulation of social behaviours and the insect gut-brain axis - conceivably with consequences on plant-pollinator symbiosis as well. In summary, current evidence suggests: (1) immediate action is needed by regulatory authorities in amending safety assessments for “non-antimicrobial” pesticides; and (2) that the development of host-free microbiome model systems could be useful for rapidly screening pesticides against functionally distinct microbial catalogues of interest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 tête enseignante, 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 ».