Holobiont–holobiont interactions across host–ectoparasite systems
Notice bibliographique
Résumé
Holobionts - hosts together with their resident microorganisms - provide a framework for studying life as a network of interdependent partners. Within host-ectoparasite holobionts, the dialogue between the two microbiomes offers powerful clues to ecological balance, disease dynamics and evolution. Because each holobiont is structurally and functionally compartmentalised, microbes exchanged at the interface can elicit highly local, niche-specific effects that ripple through the system. This review synthesises evidence for microbiota-to-microbiota interactions in four models: Varroa mite-honeybee, tick-vertebrate, bat fly-bat and mosquito-vertebrate pairs. In all cases, microbes move passively during feeding or contact, then colonise, replicate and modulate physiology and immunity, exerting a longer-lasting influence than transient biochemical cues. We further introduce the idea of indirect modulation, whereby abiotic or biotic factors act on a recipient holobiont through the intermediary of transferred microbes, underscoring the adaptive plasticity of holobiont networks. Bidirectional cross-talk forms self-reinforcing feedback loops that can redefine a microbe as pathogen, symbiont or immunomodulator, and tune its virulence according to context. These mechanisms shape disease transmission, resistance traits and the overall health of both partners. A deeper grasp of such cross-holobiont dynamics will pave the way for microbiota-based vaccines, targeted microbiome engineering and other innovative tools for human, veterinary and environmental health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».