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Enregistrement W4407268949 · doi:10.1371/journal.pone.0317672

Factors affecting heat resilience of drone honey bees (Apis mellifera) and their sperm

2025· article· en· W4407268949 sur OpenAlexafffund
Alison McAfee, Bradley N. Metz, Patrick Connor, Keana Du, Christopher W. Allen, Luis A. Frausto, Mark P. Swenson, Kylah S. Phillips, Zoe Rempel, R. William Currie, Boris Baer, David R. Tarpy, Leonard J. Foster

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInsect and Arachnid Ecology and Behavior
Établissements canadiensUniversity of ManitobaCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesArmy Research OfficeOffice of the President, University of CaliforniaNational Institute of Food and AgricultureProject Apis m.Genome CanadaUniversity of California, RiversideNorth Carolina State University
Mots-clésDroneVarroaHoney BeesBiologySpermHoney beeResilience (materials science)ZoologyEcologyBotanyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extreme temperatures associated with climate change are expected to impact the physiology and fertility of a variety of insects, including honey bees. Most previous work on this topic has focused on female honey bees (workers and queens), and comparatively little research has investigated how heat exposure affects males (drones). To address this gap, we tested body mass, viral infections, and population origin as predictors of drone survival and sperm viability in a series of heat challenge assays. We found that individual body mass was highly influential, with heavier drones being more likely to survive a heat challenge (4 h at 42°C) than smaller drones. In a separate experiment, we compared the survival of Northern California and Southern California drones in response to the same heat challenge (4 h at 42°C), and found that Southern Californian drones - which are enriched for African ancestry - were more likely to survive a heat challenge than drones originating from Northern California. To avoid survivor bias, we conducted sperm heat challenges using in vitro assays and found remarkable variation in sperm heat resilience among drones sourced from different commercial beekeeping operations, with some exhibiting no reduction in sperm viability after heat challenge and others exhibiting a 75% reduction in sperm viability. Further investigating potential causal factors for such variation, we found no association between drone mass and viability of sperm in in vitro sperm heat challenge assays, but virus inoculation (with Israeli acute paralysis virus) exacerbated the negative effect of heat on sperm viability. These experiments establish a vital framework for understanding the importance of population origin and comorbidities for drone heat sensitivity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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