Diet- and salinity-induced modifications of the gut microbiota are associated with differential physiological responses to ranavirus infection in <i>Rana sylvatica</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Greater knowledge of how host–microbiome interactions vary with anthropogenic environmental change and influence pathogenic infections is needed to better understand stress-mediated disease outcomes. We investigated how increasing salinization in freshwaters (e.g. due to road de-icing salt runoff) and associated increases in growth of nutritional algae influenced gut bacterial assembly, host physiology and responses to ranavirus exposure in larval wood frogs (Rana sylvatica). Elevating salinity and supplementing a basic larval diet with algae increased larval growth and also increased ranavirus loads. However, larvae given algae did not exhibit elevated kidney corticosterone levels, accelerated development or weight loss post-infection, whereas larvae fed a basic diet did. Thus, algal supplementation reversed a potentially maladaptive stress response to infection observed in prior studies in this system. Algae supplementation also reduced gut bacterial diversity. Notably, we observed higher relative abundances of Firmicutes in treatments with algae—a pattern consistent with increased growth and fat deposition in mammals—that may contribute to the diminished stress responses to infection via regulation of host metabolism and endocrine function. Our study informs mechanistic hypotheses about the role of microbiome mediation of host responses to infection that can be tested in future experiments in this host–pathogen system. This article is part of the theme issue ‘Amphibian immunity: stress, disease and ecoimmunology’.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».