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Enregistrement W4412154037 · doi:10.1007/s00248-025-02571-8

Diversity of the Ixodes ricinus Microbiome Across Belgian Ecoregions and Its Association with Pathogen and Symbiont Presence

2025· article· en· W4412154037 sur OpenAlexaff
Camille Philippe, Lionel Denis, Manoj Fonville, Bert Devriendt, François E. Dufrasne, Dasiel Obregón, Apolline Maître, Štefánia Skičková, Eric Cox, Hein Sprong, Alejandro Cabezas Cruz, Marcella Mori

Notice bibliographique

RevueMicrobial Ecology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect symbiosis and bacterial influences
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyIxodes ricinusMicrobial ecologyMicrobiomeEcologyIxodesDiversity (politics)Nature ConservationPathogenRicinusZoologyMicrobiologyBotanyGeneticsTickBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ticks are important vectors of zoonotic pathogens, and their presence can be influenced by the composition of the tick microbiome. In turn, this microbiome is shaped by environmental and ecological factors, as demonstrated in several studies conducted under controlled conditions. However, the extent of these influences under natural ecological conditions remains underexplored. In this study, we investigated the diversity of the microbiome and the prevalence of pathogens in Ixodes ricinus nymphs across three distinct Belgian ecoregions: Sandy Loam, Condroz, and Ardennes. Using real-time quantitative PCR (qPCR) and Oxford Nanopore 16S rRNA sequencing, we assessed how geography and pathogen presence influence tick-associated microbial communities. Our results revealed significant regional differences in microbiome composition and pathogen prevalence. Borrelia burgdorferi sensu lato (s.l.) was most prevalent in the Ardennes (9% (7.4-10.9) vs 3.8% (2.8-5.2) in the Condroz and 2.1% (1.4-3.2) in Sandy Loam) while Anaplasma phagocytophilum was more common in the Sandy Loam region (21.1% (18.7-23.8) vs 4% (3-5.4) in the Condroz and 3.2% (2.2-4.4) in the Ardennes). Endosymbionts such as Midichloria mitochondrii and Spiroplasma ixodetis also exhibited distinct geographic distributions. Network analysis identified potential pathogen-microbiota interactions, with certain bacterial taxa showing positive or negative associations with specific pathogens. Moreover, microbiome composition was influenced not only by ecoregion but also by microorganisms such as Rickettsia helvetica, suggesting that its colonization may actively shape microbial community structure, potentially through competition or facilitation mechanisms. Additionally, microbiome network robustness varied across ecoregions, highlighting the role of ecological context in shaping microbial interactions within ticks. These findings underscore the complex interplay between geography, pathogen presence, and microbial diversity in ticks, highlighting the importance of integrating these interactions to inform microbiome-based strategies for vector control and disease prevention.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,663
Score d'incertitude au seuil0,703

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,187 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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