Association between the skin microbiome and <scp>MHC</scp> class <scp>II</scp> diversity in an amphibian
Notice bibliographique
Résumé
Microbiomes play an important role in determining the ecology and behaviour of their hosts. However, questions remain pertaining to how host genetics shape microbiomes, and how microbiome composition influences host fitness. We explored the effects of geography, evolutionary history and host genetics on the skin microbiome diversity and structure in a widespread amphibian. More specifically, we examined the association between bacterial diversity and composition and the major histocompatibility complex class II exon 2 diversity in 12 moor frog (Rana arvalis) populations belonging to two geographical clusters that show signatures of past and ongoing differential selection. We found that while bacterial alpha diversity did not differ between the two clusters, MHC alleles/supertypes and genetic diversity varied considerably depending on geography and evolutionary history. Bacterial alpha diversity was positively correlated with expected MHC heterozygosity and negatively with MHC nucleotide diversity. Furthermore, bacterial community composition showed significant variation between the two geographical clusters and between specific MHC alleles/supertypes. Our findings emphasize the importance of historical demographic events on hologenomic variation and provide new insights into how immunogenetic host variability and microbial diversity may jointly influence host fitness with consequences for disease susceptibility and population persistence.
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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 | 0,001 | 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 ».