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Enregistrement W4417321349 · doi:10.1038/s41598-025-30907-4

Neonicotinoid-induced signature dysbiosis identified via metagenomic sequencing of the honey bee gut microbiome

2025· article· en· W4417321349 sur OpenAlexafffundabout
Lan Tran, Thomas B Deckers, Lance Lansing, Morgan Cunningham, Nuria Morfín, Mateus Pepinelli, Álvaro De la Mora, Ida M. Conflitti, Amanda Gregoris, Linzhi Wu, D. Trépanier-Leroux, Tara Newman, Shefali Vishwakarma, Miriam Bixby, Hosna Jabbari, Ernesto Guzmán‐Novoa, Shelley E. Hoover, R. William Currie, Stephen F. Pernal, Pierre Giovenazzo, Leonard J. Foster, Amro Zayed, Rodrigo Ortega Polo, M. Marta Guarna

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect and Pesticide Research
Établissements canadiensUniversity of LethbridgeUniversity of ManitobaUniversity of British ColumbiaYork UniversityAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of GuelphUniversity of VictoriaUniversité LavalLaurentian UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaGovernment of CanadaGénome QuébecGenome Canada
Mots-clésHoney beeMetagenomicsDysbiosisMicrobiomeGut floraResistomeClothianidin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Western honey bee (Apis mellifera) plays an essential role in agriculture around the world. In Canada, honey bees contribute up to $7 billion in economic value annually by pollinating crops and producing honey. However, since 2006–2007 North American beekeepers have lost more than a quarter of their colonies each winter. In recent years, the losses have been up to 50% in some regions. The causes of losses are complex, including the interacting effects of nutrition, pathogens, and pesticides. Although the bee gut microbiome plays a crucial role in colony health and disease, studies on the effects of agricultural pesticides on the bee microbial community are sparse. We report the use of shotgun metagenomic sequencing to investigate bee gut microbiota changes, or dysbiosis, in response to two neonicotinoid insecticides, clothianidin and thiamethoxam. Common dysbiosis signatures included an increase in Bifidobacterium spp. after chronic sublethal exposure and an increase in Apibacter adventoris after short-term acute exposure. Other dysbiosis signatures were unique to each compound, such as an increase in Snodgrassella alvi for clothianidin and a decrease in Lactobacillus spp. for thiamethoxam. These findings enhance our understanding of how the honey bee gut microbiome responds to stressors and highlight identifiable microbial profile signatures which underscores the potential utility of gut microbiome profiling as a bee health diagnostic tool. Access to timely and accurate bee health diagnosis will inform regulatory actions to decrease and mitigate exposure to stressors and will facilitate managing and improving bee health.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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