Metabarcoding of larval guts reveals diet diversity in native apex predators—the yellowjacket wasps Vespula vulgaris and Vespula germanica
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aculeate wasps are apex predators and play an important role in regulating arthropod populations. Determining what they hunt and how their diet varies with species ecology, geography and demography is essential to value their contributions as pest controllers in natural and human-modified ecosystems. There are many practical advantages in the study of social wasp diets. As central place foragers, hundreds of foragers bring prey back to the same location (the nest) every day; this means wasp diets can be explored by identifying taxa in prey balls collected directly from foragers arriving at the nest. A second advantage is that the colonies tend to contain large numbers of brood: prey can be identified from the gut contents of larvae or from the faeces that remain after metamorphosis. Morphological identification of insect remnants found in prey balls has provided insights into wasp diets but this approach is time-consuming and requires expert taxonomists. Metabarcoding is a more efficient method for describing insect diets; it has been used to identify prey of social wasps by sequencing prey balls, larvae guts and larval faeces. However, because of the ecological impact, data on social wasp diets are currently heavily skewed towards invasive populations. We lack comprehensive studies documenting what social wasps hunt in their native habitats. We use DNA metabarcoding to analyse the prey in over 500 wasp larvae guts from 14 nests of Vespula spp, sampled in their native range, across southern England. We describe the diverse diets of these insects, with the detection of 12 arthropod Orders in the guts of 554 larvae, and explore how diet varies across different locations. These data demonstrate the highly generalist predator role provided by Vespula , highlighting the key ecological roles they play as regulators of a broad range of arthropod taxa in native ecosystems and provide an important baseline for further exploring their ecological and economic value.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».