Comparative metagenomics reveals expanded insights into intra- and interspecific variation among wild bee microbiomes
Notice bibliographique
Résumé
The holobiont approach proposes that species are most fully understood within the context of their associated microbiomes, and that both host and microbial community are locked in a mutual circuit of co-evolutionary selection. Bees are an ideal group for this approach, as they comprise a critical group of pollinators that contribute to both ecological and agricultural health worldwide. Metagenomic analyses offer comprehensive insights into an organism's microbiome, diet, and viral load, but remain largely unapplied to wild bees. Here, we present metagenomic data from three species of carpenter bees sampled from around the globe, representative of the first ever carpenter bee core microbiome. Machine learning, co-occurrence, and network analyses reveal that wild bee metagenomes are unique to host species. Further, we find that microbiomes are likely strongly affected by features of their local environment, and feature evidence of plant pathogens previously known only in honey bees. Performing the most comprehensive comparative analysis of bee microbiomes to date we discover that microbiome diversity is inversely proportional to host species social complexity. Our study helps to establish some of the first wild bee hologenomic data while offering powerful empirical insights into the biology and health of vital pollinators.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».