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Enregistrement W4308844433 · doi:10.1101/2022.11.09.515820

Multi-omics analysis identifies symbionts and pathogens of blacklegged ticks ( <i>Ixodes scapularis</i> ) from a Lyme disease hotspot in southeastern Ontario, Canada

2022· preprint· en· W4308844433 sur OpenAlexaffabout
Amber R. Paulson, Stephen C. Lougheed, David Huang, Robert I. Colautti

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueVector-borne infectious diseases
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIxodes scapularisBiologyBorreliaBorrelia burgdorferiAnaplasma phagocytophilumLyme diseaseTickMicrobiologyAnaplasmaIxodesVirologyIxodidaeGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ticks in the family Ixodidae are important vectors of zoonoses including Lyme disease (LD), which is caused by spirochete bacteria from the Borreliella ( Borrelia ) burgdorferi sensu lato ( Bbsl ) complex. The blacklegged tick ( Ixodes scapularis ) continues to expand across Canada, creating hotspots of elevated LD risk at the leading edge of its expansion range. Current efforts to understand the risk of pathogen transmission associated with I. scapularis in Canada focus primarily on targeted screens, while variation in the tick microbiome remains poorly understood. Using multi-omics consisting of 16S metabarcoding and ribosome-depleted, whole-shotgun RNA transcriptome sequencing, we examined the microbial communities associated with adult I. scapularis (N = 32), sampled from four tissue types (whole tick, salivary glands, midgut, and viscera) and three geographical locations within a LD hotspot near Kingston, Ontario, Canada. The communities consisted of both endosymbiotic and known or potentially pathogenic microbes, including RNA viruses, bacteria, and a Babesia sp. intracellular parasite. We show that β-diversity is significantly higher between individual tick salivary gland and midgut bacterial communities, compared to whole ticks; while linear discriminant analysis (LDA) effect size (LEfSe) determined that the three potentially pathogenic bacteria detected by V4 16S rDNA sequencing also differed among dissected tissues only, including a Borrelia from the Bbsl complex, Borrelia miyamotoi , and Anaplasma phagocytophilum . Importantly, we find co-infection of I. scapularis by multiple microbes, in contrast to diagnostic protocols for LD, which typically focus on infection from a single pathogen of interest ( B. burgdorferi sensu stricto). IMPORTANCE A vector of human health concern, blacklegged ticks, Ixodes scapularis , transmit pathogens that cause tick-borne diseases (TBDs), including Lyme disease (LD). Several hotspots of elevated LD risk have emerged across Canada as I. scapularis expands its range. Focusing on a hotspot in southeastern Ontario, we used high-throughput sequencing on whole ticks and dissected salivary glands and midguts. Compared to whole ticks, analysis of salivary glands and midguts revealed greater β-diversity among microbiomes that are less dominated by Rickettsia endosymbiont bacteria and enriched for pathogenic bacteria including a Bbsl- associated Borrelia , Borrelia miyamotoi , and Anaplasma phagocytophilum . We also find evidence of co-infection of I. scapularis in this region by multiple microbes. Overall, our study highlights the challenges and opportunities associated with the surveillance of the microbiome of I. scapularis for pathogen detection using metabarcoding and metatranscriptome approaches.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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