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Enregistrement W4415446075 · doi:10.3390/pathogens14111077

Effect of Selection for Low and High Varroa destructor Population Growth Rates on the Honey Bee Transcriptome

2025· article· en· W4415446075 sur OpenAlexafffund
Álvaro De la Mora, Paul H. Goodwin, Tatiana Petukhova, Ernesto Guzmán‐Novoa

Notice bibliographique

RevuePathogens · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect and Pesticide Research
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésVarroa destructorPopulationTranscriptomeHoney beeWorker beeGeneGenotypeVarroa

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Varroa destructor is a major health problem for honey bees (Apis mellifera). Selective breeding of Varroa-resistant bees is a suitable long-term solution to Varroa parasitism. After three generations of selecting honey bees for lower (resistant) and higher (susceptible) V. destructor population growth (LVG and HVG, respectively), LVG bees showed increased behavioral, cellular, and humoral immunity against Varroa. To further analyze resistance, the transcriptomes of both bee genotypes were examined, revealing that parasitized LVG bees had fewer differentially expressed genes (DEGs) than parasitized HVG bees, indicating a reduced impact by Varroa with greater resistance. Annotations of the altered DEGs showed that both genotypes were affected with an increased demand for energy, protein, and repair during parasitism. However, there were also DEGs in LVG bees, possibly related to resistance, such as up-regulation of odorant binding protein genes and down-regulation of the corazonin receptor gene, whereas DEGs in the HVG bees may be more related to stress, such as up-regulation of ATP synthase and down-regulation of the transcription factor dorsal. Overall, this work shows that selection for LVG and HVG bees resulted in genotypes with widespread differences in gene expression during Varroa parasitism, which may be related to resistance and susceptibility.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,501
Score d'incertitude au seuil0,129

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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