Non-targeted metabolomics aids in sex pheromone identification: a proof-of-concept study with the triangulate cobweb spider, Steatoda triangulosa
Notice bibliographique
Résumé
Targeted metabolomics has been widely used in pheromone research but may miss pheromone components in study organisms that produce pheromones in trace amount and/or lack bio-detectors (e.g., antennae) to readily locate them in complex samples. Here, we used non-targeted metabolomics-together with high-performance liquid chromatography-mass spectrometry (HPLC-MS), gas chromatography-MS, and behavioral bioassays-to unravel the sex pheromone of the triangulate cobweb spider, Steatoda triangulosa. A ternary blend of three contact pheromone components [N-4-methylvaleroyl-O-isobutyroyl-L-serine (5), N-3-methylbutyryl-O-isobutyroyl-L-serine (11), and N-3-methylbutyryl-O-butyroyl-L-serine (12)] elicited courtship by S. triangulosa males as effectively as female web extract. Hydrolysis of 5, 11 and 12 at the ester bond gave rise to two mate-attractant pheromone components [butyric acid (7) and isobutyric acid (8)] which attracted S. triangulosa males as effectively as female webs. Pheromone components 11 and 12 are reported in spiders for the first time, and were discovered only through the use of non-targeted metabolomics and GC-MS. All compounds resemble pheromone components previously identified in widow spiders. Our study provides impetus to apply non-targeted metabolomics for pheromone research in a wide range of animal taxa.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».