Dual stressors of infection and warming can destabilize host microbiomes
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is causing extreme heating events and intensifying infectious disease outbreaks. Animals harbour microbial communities, which are vital for their survival and fitness under stressful conditions. Understanding how microbiome structures change in response to infection and warming may be important for forecasting host performance under global change. Here, we evaluated alterations in the microbiomes of several wild Caenorhabditis elegans isolates spanning a range of latitudes, upon warming temperatures and infection by the parasite Leucobacter musarum . Using 16S rRNA sequencing, we found that microbiome diversity decreased, and dispersion increased over time, with the former being more prominent in uninfected adults and the latter aggravated by infection. Infection reduced dominance of specific microbial taxa, and increased microbiome dispersion, indicating destabilizing effects on host microbial communities. Exposing infected hosts to warming did not have an additive destabilizing effect on their microbiomes. Moreover, warming during pre-adult development alleviated the destabilizing effects of infection on host microbiomes. These results revealed an opposing interaction between biotic and abiotic factors on microbiome structure. Lastly, we showed that increased microbiome dispersion might be associated with decreased variability in microbial species interaction strength. Overall, these findings improve our understanding of animal microbiome dynamics amidst concurrent climate change and epidemics. This article is part of the theme issue ‘Sculpting the microbiome: how host factors determine and respond to microbial colonization’.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».