Culicoides species community composition and feeding preferences in two aquatic ecosystems in northern Spain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Aquatic ecosystems provide breeding sites for blood-sucking insects such as Culicoides biting midges (Diptera: Ceratopogonidae), but factors affecting their distribution and host choice are poorly understood. A study was undertaken at two nature reserves in northern Spain to examine the abundance, species composition, population dynamics and feeding patterns of biting midges between 2018 and 2019. METHODS: and by sweep netting vegetation. Blood meals and species identification of blood-fed specimens were determined using cytochrome c oxidase I subunit (COI) DNA barcoding. Multivariate generalized linear models were used to evaluate the associations between the abundance of Culicoides, the species richness and other parameters. RESULTS: The 4973 identified specimens comprised 28 species of Culicoides. These included two species reported for the first time in northern Spain, thus raising to 54 the number of Culicoides species described in the region. Specimens of all 28 species and 99.6% of the total specimens collected were caught in suction traps, while sweep netting vegetation revealed just 11 species and 0.4% of the total specimens. Midge abundance peaked in June/early July, with five species comprising > 80% of the captures: Culicoides alazanicus (24.9%), Culicoides griseidorsum (20.3%), Culicoides poperinghensis (16.2%), Culicoides kibunensis (10.7%) and Culicoides clastrieri (9.6%). DNA barcode analysis of blood meals from eight Culicoides species revealed that they fed on 17 vertebrate species (3 mammals and 14 birds). Species in the subgenus Avaritia were primarily ornithophilic, except for C. griseidorsum and C. poperinghensis. Host DNA from blood meals was successfully amplified from 75% of blood-fed females. A pictorial blood meal digestion scale is provided to accurately assess the blood-fed status of female Culicoides. CONCLUSIONS: The large number of different blood meal sources identified in the midges captured in this study signals the likely importance of wild birds and mammals (e.g. red deer and wild boar) as reservoir/amplifying hosts for pathogens. Available hosts are more exposed to being bitten by biting midge populations in aquatic ecosystems in late spring and early summer.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».