Dynamic nesting of <i>Anaplasma marginale</i> in the microbial communities of <i>Rhipicephalus microplus</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Interactions within the tick microbiome involving symbionts, commensals, and tick‐borne pathogens (TBPs) play a pivotal role in disease ecology. This study explored temporal changes in the microbiome of Rhipicephalus microplus , an important cattle tick vector, focusing on its interaction with Anaplasma marginale . To overcome limitations inherent in sampling methods relying on questing ticks, which may not consistently reflect pathogen presence due to variations in exposure to infected hosts in nature, our study focused on ticks fed on chronically infected cattle. This approach ensures continuous pathogen exposure, providing a more comprehensive understanding of the nesting patterns of A. marginale in the R. microplus microbiome. Using next‐generation sequencing, microbiome dynamics were characterized over 2 years, revealing significant shifts in diversity, composition, and abundance. Anaplasma marginale exhibited varying associations, with its increased abundance correlating with reduced microbial diversity. Co‐occurrence networks demonstrated Anaplasma 's evolving role, transitioning from diverse connections to keystone taxa status. An integrative approach involving in silico node removal unveils the impact of Anaplasma on network stability, highlighting its role in conferring robustness to the microbial community. This study provides insights into the intricate interplay between the tick microbiome and A. marginale , shedding light on potential avenues for controlling bovine anaplasmosis through microbiome manipulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».