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Enregistrement W4403644938 · doi:10.1128/spectrum.00376-24

DNA metabarcoding analyses reveal fine-scale microbiome structures on Western Canadian bat wings

2024· article· en· W4403644938 sur OpenAlexafffundabout
Chadabhorn Insuk, Naowarat Cheeptham, Cori L. Lausen, Jianping Xu

Notice bibliographique

RevueMicrobiology Spectrum · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensWildlife Conservation Society CanadaThompson Rivers UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesHabitat Conservation Trust FoundationMcMaster UniversityNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaWildlife Conservation Society
Mots-clésBiologyPhylumFirmicutesProteobacteriaMyotis lucifugusZoologyMicrobiomeEcologyAscomycotaBotany16S ribosomal RNAGeneticsBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Healthy wings are vital for the survival and reproduction of bats, and wing microbiome is a key component of bat wing health. However, relatively little is known about the wing microbiome of bats in western Canada where the white nose syndrome has become an increasing threat. Here, we used DNA metabarcoding to investigate the bacterial and fungal communities on the wings of three bat species: the big brown bat ( Eptesicus fuscus ), the Yuma myotis ( Myotis yumanensis ), and the little brown myotis ( M. lucifugus ) from four field sites in Lillooet, British Columbia, Canada. The bacterial 16S rRNA metabarcoding revealed a total of 4,167 amplicon sequence variants (ASVs) belonging to 27 phyla, 639 genera, and 533 known and 2,423 unknown species. The wing bacteria were dominated by phyla Proteobacteria, Firmicutes, Bacteroides, and Actinobacteria, and the most common genera were Delftia , Bordetella , Sphingomonas , Phyllobacterium , Bradyrhizobium , Pseudomonas , and Corynebacterium . The fungal internal transcribed spacer (ITS) metabarcoding revealed a total of 11,722 ASVs belonging to 16 phyla, 806 genera, and 1,420 known and 10,302 unknown species. The wing fungi were dominated by phyla Ascomycota, Basidiomycota, and Motierellomycota, and the most common genera were Cladosporium , Aspergillus , and Mycosphaerella . Principal coordinates analysis showed that both bat species and field sites contributed variably to the diversity and distribution of bacterial and fungal communities on bat wings. Interestingly, both positive and negative correlations were found in their relative abundances among several groups of microbial taxa. We discuss the implications of our results for bat health, including the management of P. destructans infection and white-nose syndrome spread. IMPORTANCE Microbiomes play important roles in host health. White-nose syndrome (WNS), a fungal infection of bat wings and muzzles, has threatened bat populations across North America since 2006. Recent research suggest that the skin microbiome of bats may play a significant role in bat's susceptibility to WNS. However, relatively little is known about the skin microbiome composition and function in bats in Western Canada, a region with a high diversity of bats, but WNS has yet to be a major issue. Here, we revealed high bacterial and fungal diversities on the skin of three common bat species in Lillooet, British Columbia, including several highly prevalent microbial species that have been rarely reported in other regions. Our analyses showed fine-scale structures of bat wing microbiome based on local sites and bat species. The knowledge obtained from WNS-naïve bat populations in this study may help develop mitigation and management strategies against WNS.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,665
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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