Circulating microbiome DNA in Southern Ocean seabirds: A novel tool for disease surveillance in polar ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Marine ecosystems, particularly in polar regions, are undergoing rapid transformations due to climate change, influencing host-pathogen dynamics in wildlife populations. Seabirds, which form spatially structured social networks, serve as potential sentinels for pathogen surveillance, yet the composition and variability of their blood microbiome remain largely unexplored. The concept of a circulating blood microbiome is relatively new and debated as blood has traditionally been considered sterile. However, emerging evidence suggests that circulating microbial DNA (cmDNA) represents a transient microbial signature, potentially offering insights into host health, dysbiosis, and disease risks. In this study, we aimed to evaluate the feasibility and relevance of circulating microbial DNA (cmDNA) as a tool for pathogen surveillance in wild seabird populations. We identified inter-annual variability, sex-related, and age-related variability in blood microbiome composition, with core microbial signatures differing across sites and time periods. We also observed sex-biased microbial prevalence and age-related microbiome maturation, with dynamic shifts in diversity across chick developmental stages. Finally, we detected several potential pathogens, providing new insights into their distribution, prevalence, and potential implications for seabird health. These findings highlight the value of cmDNA analysis as an effective approach for wildlife disease surveillance and pathogen monitoring in polar ecosystems, contributing to broader efforts in marine conservation and biosecurity in the face of climate change-driven environmental shifts. • Circulating microbial DNA enables minimally invasive wildlife disease surveillance. • Core microbial signatures vary across sites, time periods, and host traits. • Microbial diversity shifts dynamically during chick development. • Potential pathogens detected may have implications for seabird health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».