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Enregistrement W4412061806 · doi:10.1163/23524588-bja10256

BugBook: How to explore and exploit the insect-associated microbiome

2025· article· en· W4412061806 sur OpenAlexaff
Laurence Auger, Dorothee Tegtmeier, Silvia Caccia, Thomas Klammsteiner, Jeroen De Smet

Notice bibliographique

RevueJournal of Insects as Food and Feed · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect symbiosis and bacterial influences
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesAustrian Science FundBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésExploitMicrobiomeInsectBiologyComputational biologyComputer scienceEvolutionary biologyEcologyBioinformaticsComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Large scale insect farming is exploring routes to enhance the efficiency, stability, and safety of the bioconversion of low-value substrates into insect-derived building blocks for food, feed, and fertiliser. Along with optimising insect rearing conditions and genetics, the insect microbiome is fundamental for the physiology, development, and adaptation of its host to various environmental conditions. To efficiently explore and exploit this ecosystem, a thorough understanding of its composition, function, and dynamics is required. This article aspires to provide a synopsis of the methodologies used to probe the insect-associated microbiome, primarily focusing on industrially relevant insect species. Key considerations for sample timing, selection, storage, and processing are discussed, emphasising the importance of standardised approaches to facilitate cross-study comparisons and enhance reproducibility. Marker gene and shotgun metagenomic sequencing are contrasted as means to investigate microbiome features, touching upon their respective (dis)advantages and potential use cases. Cultivation-based methods are essential for functional characterisation and translating the potential of insect-derived microorganisms for industrial applications. Direct isolation and enrichment cultures, along with anaerobic and aerobic cultivation techniques, are discussed as well. Methods to engineer microbiomes, such as axenic rearing and synthetic community assembly, have developed as powerful tools for exploring the role of specific microbes in host physiology. Beyond these approaches, metabolomics and metaproteomics are emerging as insightful techniques to dig deeper into microbiome functionality and host-microbe interactions. This article provides a multifaceted outline for researchers investigating the insect-associated microbiome and emphasises the importance of standardised methodologies and reporting for advancing the field.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0440,032

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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