MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4417327945 · doi:10.1128/msystems.01436-25

Unraveling the disease pyramid: the role of environmental micro-eukaryotes in amphibian resistance to the deadly fungal pathogen <i>Batrachochytrium dendrobatidis</i>

2025· article· en· W4417327945 sur OpenAlex
Rayan Bouchali, Hugo Sentenac, Kieran A. Bates, Matthew C. Fisher, Dirk S. Schmeller, Adeline Loyau

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevuemSystems · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmphibian and Reptile Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaAgence Nationale de la RechercheDeutsche ForschungsgemeinschaftBelmont ForumNatural Environment Research CouncilBiodiversa+AXA Research FundCanadian Institute for Advanced ResearchNational Science Foundation
Mots-clésAmphibianMicrobiomeChytridiomycosisAbundance (ecology)Host (biology)PathogenMicrobial ecologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The disease pyramid conceptualizes the predictors of host infection risk, linking the host, the pathogen, environmental conditions, and both host and environmental microbiomes. However, the importance of the interaction between environmental and host-associated microbiomes in shaping infectious disease dynamics remains poorly understood. While the majority of studies have focused on bacteria, the role of micro-eukaryotes has been seldom investigated. Here, we explore three axes of the disease pyramid using an 18S rRNA gene metabarcoding approach to analyze the micro-eukaryotic assemblages of biofilm, water, and skin samples from three European amphibian species. Skin bacterial communities of the investigated amphibian populations have already been shown to be impacted by the presence of the lethal fungal pathogen Batrachochytrium dendrobatidis ( Bd ), with a higher abundance of protective bacteria in infected populations and a greater environmental microbial contribution to the skin microbiota in Bd -positive lakes. Here, we explored the relationships between the micro-eukaryotic skin communities of these tadpole populations with their surrounding environment. Tadpoles were sampled at 22 mountain lakes located in the Pyrenees (France), 8 of which harbored amphibian populations infected by Bd . We found that biofilms from Bd -negative lakes had higher environmental micro-eukaryotic diversity and a greater abundance of putative anti- Bd fungi, both in the environment and on the skin microbiota of Bufo spinosus and Rana temporaria , but not of Alytes obstetricans . Bayesian SourceTracker analysis further showed that the environmental contribution from biofilms to amphibian skin micro-eukaryotic assemblages was higher in Bd -positive lakes for B. spinosus and R. temporaria , but not for A. obstetricans . IMPORTANCE Research on host-associated microbiomes and infectious diseases has mostly focused on bacteria, overlooking the potential contributions of micro-eukaryotes to infection dynamics. Here, we show that environmental and skin-associated micro-eukaryotes—especially putative anti- Batrachochytrium dendrobatidis ( Bd) fungi—differ between Bd -positive and Bd -negative amphibian populations in mountain lakes. Our results suggest that micro-eukaryotes influence disease resistance and microbiome assembly, similarly to bacteria. Importantly, environmental reservoirs of micro-eukaryotes appear to contribute differently across infection contexts. These findings demonstrate the importance of adopting a broader microbiome perspective that includes micro-eukaryotes when investigating the ecological mechanisms underlying infectious disease risk.

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.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,184 · 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