Innovative airborne DNA approach for monitoring honey bee foraging and health
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Environmental DNA refers to genetic material collected from the environment and not directly from an organism of interest. It is best known as a tool in aquatic ecology but eDNA has been found associated with almost every substrate examined including soils, surfaces, and riding around on other animals. The collection of airborne eDNA is one of the most recent advances used to monitor a variety of organisms, including plants, animals, and microorganisms. Evidence suggests a high turnover rate providing a recent signal for the presence of DNA associated with an organism. Here, we test whether biological material carried in air in honey bee colonies can be used to evaluate recent foraging and colony health. We sampled air using purpose built “bee safe” filters operating for 5-6 hours at each colony and successfully recovered plant, fungal and microbial DNA from the air within honey bee colonies over a 3-week pilot period. From these data we identified the core honey bee microbiome and plant interaction data representing foraging behaviour. We calculated beta diversity to estimate the effects of apiary sites and sampling date on data recovery. We observed that variance in ITS data was more influenced by sampling date. Given that honey bees are generalist pollinators our ability to detect temporal signals in associated plant sequence data suggest this method opens new avenues into the ecological analysis of short term foraging behavior at the colony level. In comparison variance in microbial 16S sequencing data was more influenced by sampling location. As the assessment of colony health needs to be localized, spatial variance in these data indicate this may be an important tool in detecting infection. This pilot study demonstrates that colony air filtration has strong potential for the rapid screening of honey bee health and for the study of bee behaviour
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».