Factors affecting heat resilience of drone honey bees (Apis mellifera) and their sperm
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».