Enhanced capacity of a leaf beetle to combat dual stress from entomopathogens and herbicides mediated by associated microbiota
Notice bibliographique
Résumé
Herbicides have demonstrated their impact on insect fitness by affecting their associated microbiota or altering the virulence of entomopathogenic fungi toward insects. However, limited research has explored the implications of herbicide stress on the intricate tripartite interaction among insects, associated bacterial communities, and entomopathogens. In this study, we initially demonstrated that associated bacteria confer a leaf beetle, Plagiodera versicolora, with the capability to resist the entomopathogenic fungus Aspergillus nomius infection, a capability sustained even under herbicide glyphosate stress. Further analysis of the associated microbiota revealed a significant alteration in abundance and composition due to glyphosate treatment. The dominant bacterium, post A. nomius infection or following a combination of glyphosate treatments, exhibited strong suppressive effects on fungal growth. Additionally, glyphosate markedly inhibited the pathogenic associated bacterium Pseudomonas though it inhibited P. versicolora's immunity, ultimately enhancing the beetle's tolerance to A. nomius. In summary, our findings suggest that the leaf beetle's associated microbiota bestow an augmented resilience against the dual stressors of both the entomopathogen and glyphosate. These results provide insight into the effects of herbicide residues on interactions among insects, associated bacteria, and entomopathogenic fungi, holding significant implications for pest control and ecosystem assessment.
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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 ».