MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4378349026 · doi:10.3389/fmicb.2023.1173609

Comparison of salivary gland and midgut microbiome in the soft ticks Ornithodoros erraticus and Ornithodoros moubata

2023· article· en· W4378349026 sur OpenAlexaff
Elianne Piloto‐Sardiñas, Ana Laura Cano‐Argüelles, Apolline Maître, Alejandra Wu‐Chuang, Lourdes Mateos‐Hernández, Alexandra Corduneanu, Dasiel Obregón, Ana Oleaga, Ricardo Pérez–Sánchez, Alejandro Cabezas‐Cruz

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueVector-borne infectious diseases
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundJunta de Castilla y LeónAgence Nationale de la RechercheEuropean Commission
Mots-clésBiologyMicrobiomeTickMidgutOrnithodorosSalivary glandBorreliaMicrobiologyZoologyVirologyBorrelia burgdorferiImmunologyGeneticsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Ornithodoros erraticus and Ornithodoros moubata are the main vectors of African swine fever virus (ASFV) and the human relapsing fever spirochetes Borrelia hispanica and Borrelia crocidurae in the Mediterranean region and Borrelia duttoni in continental Africa. Manipulation of the tick microbiome has been shown to reduce vector fitness and competence in tick vectors, suggesting that the identification of key microbial players associated with tick tissues can inform interventions such as anti-microbiota vaccines to block pathogen development in the midgut and/or salivary glands. Methods In this study, we analyzed and compared the microbiome of the salivary glands and midgut of O. erraticus and O. moubata . For the taxonomic and functional characterization of the tissue-specific microbiome, we used 16S rRNA amplicon sequencing and prediction of metabolic profiles using PICRUSt2. Co-occurrence networks were built to characterize the community assembly and identify keystone taxa in each tick species. Results Our results revealed differences in the composition, diversity, and assembly of the bacterial microbiome of salivary glands and midgut within each tick species, but differences were more noticeable in O. moubata . Differences were also found in the microbiome of each tissue, salivary gland and midgut, between species. However, the ‘Core Association Networks (CAN)’ analysis revealed conserved patterns of interacting taxa in tissues within and between tick species. Different keystone taxa were identified in O. erraticus and O. moubata tissues, but Muribaculaceae and Alistipes were found as keystone taxa in the salivary glands of both tick species which justifies their use as anti-microbiota vaccine candidates to alter the microbiome and reduce tick fitness and/or block pathogen transmission. The high similarity of predicted metabolic pathways profiles between tissues of the two tick species suggests that taxonomic variability of the microbiome is not associated with significant changes in microbial functional profiles. Conclusion We conclude that the taxonomic structure of the microbiome in O. erraticus and O. moubata is tissue-specific, suggesting niche partitioning of bacterial communities associated to these soft ticks. However, shared keystone taxa and conserved patterns of interacting taxa between tissues and tick species suggest the presence of key microbial players that could be used as anti-microbiota vaccine candidates to affect tick physiology and/or pathogen colonization.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,265 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations19
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in MicrobiologyMême sujetVector-borne infectious diseasesTravaux en français237 207