Differential Impact of Simultaneous or Sequential Coinfections With <i>Borrelia afzelii</i> and Tick‐Borne Encephalitis Virus on the <i>Ixodes ricinus</i> Microbiota
Notice bibliographique
Résumé
Ticks, particularly Ixodes ricinus , are significant vectors of pathogens such as Borrelia spp. and tick‐borne encephalitis virus (TBEV), which cause Lyme borreliosis (LB) and tick‐borne encephalitis (TBE), respectively. Understanding how these pathogens interact within the tick microbiome is essential for developing vector control strategies. This study investigates the impact of Borrelia afzelii and TBEV, as well as their coinfection, on the microbiota composition and structure of I. ricinus nymphs. Using a network‐based approach, we analyzed the microbial communities of ticks exposed to infected or coinfected mice. DNA extracted from newly molted nymphs was sequenced for the bacterial 16S rRNA gene, and microbial diversity metrics (alpha and beta diversity) were calculated. Our results showed that TBEV infection increased microbiome diversity compared to the uninfected and Borrelia groups. Co‐occurrence network analyses revealed that while microbial structures remained consistent across conditions, TBEV‐infected networks exhibited higher robustness to perturbations, indicating a stabilizing effect on the tick microbiome. Furthermore, the hierarchical position and associations of Borrelia varied significantly depending on the infection scenario, highlighting its adaptive role within the tick microbiota. The study demonstrates that pathogen presence alters tick microbial dynamics, with TBEV enhancing stability, suggesting virus‐mediated modifications of the microbiome. These findings advance our understanding of pathogen–tick–microbiome interactions and provide insights into the ecological mechanisms underlying pathogen coexistence within ticks. This research underscores the importance of microbial networks in ticks and offers new perspectives for targeted approaches in managing tick‐borne diseases.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».