Microbiome and floral associations of a wild bee using biodiversity survey collections
Notice bibliographique
Résumé
The health of bees can be assessed through their microbiome, which serves as a biomarker indicating the presence of both beneficial and harmful microorganisms within a bee community. This study presents the characterisation of the bacterial, fungal, and plant composition on the cuticle of adult bicoloured sweat bees (Agapostemon virescens). These bees were collected using various methods such as pan traps, blue vane traps and sweep netting across the northern extent of their habitat range. Non-destructive methods were employed to extract DNA from the whole pinned specimens of these wild bees. Metabarcoding of the 16S rRNA, ITS and rbcL regions was then performed. The study found that the method of collection influenced the detection of certain microbial and plant taxa. Among the collection methods, sweep net samples showed the lowest fungal alpha diversity. However, minor differences in bacterial or fungal beta diversity suggest that no single method is significantly superior to others. Therefore, a combination of techniques can cater to a broader spectrum of microbial detection. The study also revealed regional variations in bacterial, fungal and plant diversity. The core microbiome of A. virescens comprises two bacteria, three fungi and a plant association, all of which are commonly detected in other wild bees. These core microbes remained consistent across different collection methods and locations. Further extensive studies of wild bee microbiomes across various species and landscapes will help uncover crucial relationships between pollinator health and their environment.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».