Hierarchical shift of the <i>Aedes albopictus</i> microbiota caused by antimicrobiota vaccine increases fecundity and egg-hatching rate in female mosquitoes
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies show that mosquito-microbiota interactions affects vector competence and fitness. We investigated if host antibodies modifying microbiota impact mosquito physiology. We focused on three prevalent bacteria (Acinetobacter, Pantoea, and Chryseobacterium), originally isolated from the Asian tiger mosquito Aedes albopictus. Our goal was to assess the impact of host antibodies on mosquito microbiota and life traits. Female mosquitoes were fed with blood from rabbits immunized with each bacterium or a mock vaccine. We compared various factors, including feeding behavior, survival rates, and reproductive success of the mosquitoes. Interestingly, mosquitoes fed with blood from a Chryseobacterium-immunized rabbit showed a significant increase in fecundity and egg-hatching rate. This outcome correlated with a decrease in the abundance of Chryseobacterium within the mosquito microbiota. While no significant changes were observed in the alpha and beta diversity indexes between the groups, our network analyses revealed an important finding. The antimicrobiota vaccines had a considerable impact on the bacterial community assembly. They reduced network robustness, and altered the hierarchical organization of nodes in the networks. Our findings provide the basis for the rational design of antimicrobiota vaccines to reduce mosquito fitness and potentially induce infection-refractory states in the microbiota to block pathogen transmission.
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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 | 0,000 |
| 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 ».