Investigating the relationship between the skin microbiome and flame retardant exposure of the endangered St. Lawrence Estuary beluga
Notice bibliographique
Résumé
The endangered beluga ( Delphinapterus leucas ) population in the St. Lawrence Estuary (SLE) in eastern Canada, the largest estuary in the world, is declining. Elevated tissue concentrations of a wide range of environmental contaminants, for example, halogenated flame retardants (HFRs) including polybrominated diphenyl ethers (PBDEs), might play a role in the non-recovery of this population. In mammals, HFRs have been reported to impair the metabolic regulation, including amino acid and fatty acid pathways. In the present study, we collected both blubber and skin swab samples from tissue biopsies from 56 adult SLE belugas and analyzed their blubber for the concentrations of a comprehensive suite of PBDEs and other HFRs. Using 16S rRNA marker and shotgun metagenomic approaches using skin swabs, we investigated, for the first time, the SLE beluga skin microbiome and the SLE water microbiome, providing valuable comparative taxonomic and functional microbiome information. We found that belugas have a unique skin microbiome that is distinct from surrounding SLE water, regardless of the beluga sex or location in the SLE. We further characterized the core microbiome of SLE beluga skin and surrounding SLE water, and identified bacterial taxa and gene functional pathways associated with the skin microbiome that correlated with beluga blubber HFR concentrations. Namely, we identified the phylum Nitrospinae and candidate phylum PAUC34f as potential taxa of interest that are associated with blubber HFR concentrations. We hypothesize that the biodegradation of HFRs within the beluga blubber and skin results in an increase in local metabolite concentrations that leads to the proliferation of Nitrospinae and PAUC32f. This work demonstrates the utility of studying the core microbiome of the SLE beluga skin using a swab method that could be adapted to field sampling. Further studies of the temporal effects of contaminant exposure on SLE beluga skin and SLE water microbiomes is warranted for potentially better monitoring and protecting this marine mammal which is at risk.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».