Delivery mechanism can enhance probiotic activity against honey bee pathogens
Notice bibliographique
Résumé
Managed honey bee (Apis mellifera) populations play a crucial role in supporting pollination of food crops but are facing unsustainable colony losses, largely due to rampant disease spread within agricultural environments. While mounting evidence suggests that select lactobacilli strains (some being natural symbionts of honey bees) can protect against multiple infections, there has been limited validation at the field-level and few methods exist for applying viable microorganisms to the hive. Here, we compare how two different delivery systems-standard pollen patty infusion and a novel spray-based formulation-affect supplementation of a three-strain lactobacilli consortium (LX3). Hives in a pathogen-dense region of California are supplemented for 4 weeks and then monitored over a 20-week period for health outcomes. Results show both delivery methods facilitate viable uptake of LX3 in adult bees, although the strains do not colonize long-term. Despite this, LX3 treatments induce transcriptional immune responses leading to sustained decreases in many opportunistic bacterial and fungal pathogens, as well as selective enrichment of core symbionts including Bombilactobacillus, Bifidobacterium, Lactobacillus, and Bartonella spp. These changes are ultimately associated with greater brood production and colony growth relative to vehicle controls, and with no apparent trade-offs in ectoparasitic Varroa mite burdens. Furthermore, spray-LX3 exerts potent activities against Ascosphaera apis (a deadly brood pathogen) likely stemming from in-hive dispersal differences, whereas patty-LX3 promotes synergistic brood development via unique nutritional benefits. These findings provide a foundational basis for spray-based probiotic application in apiculture and collectively highlight the importance of considering delivery method in disease management strategies.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».