Integrative population genetics and metagenomics reveals urbanization increases pathogen loads and decreases connectivity in a wild bee
Notice bibliographique
Résumé
As urbanization continues to increase, it is expected that two-thirds of the human population will reside in cities by 2050. Urbanization fragments and degrades natural landscapes, threatening wildlife including economically important species such as bees. In this study, we employ whole genome sequencing to characterize the population genetics, metagenome and microbiome, and environmental stressors of a common wild bee, Ceratina calcarata. Population genomic analyses revealed the presence of low genetic diversity and elevated levels of inbreeding. Through analyses of isolation by distance, resistance, and environment across urban landscapes, we found that green spaces including shrubs and scrub were the most optimal pathways for bee dispersal, and conservation efforts should focus on preserving these land traits to maintain high connectivity across sites for wild bees. Metagenomic analyses revealed landscape sites exhibiting urban heat island effects, such as high temperatures and development but low precipitation and green space, had the highest taxa alpha diversity across all domains even when isolating for potential pathogens. Notably, the integration of population and metagenomic data showed that reduced connectivity in urban areas is not only correlated with lower relatedness among individuals but is also associated with increased pathogen diversity, exposing vulnerable urban bees to more pathogens. Overall, our combined population and metagenomic approach found significant environmental variation in bee microbiomes and nutritional resources even in the absence of genetic differentiation, as well as enabled the potential early detection of stressors to bee health.
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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 | 0,001 |
| 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 ».