Ecological and evolutionary drivers of hemoplasma infection and genotype sharing in a Neotropical bat community
Notice bibliographique
Résumé
Most emerging pathogens can infect multiple species, underscoring the importance of understanding the ecological and evolutionary factors that allow some hosts to harbor greater infection prevalence and share pathogens with other species. However, our understanding of pathogen jumps is primarily based around viruses, despite bacteria accounting for the greatest proportion of zoonoses. Because bacterial pathogens in bats (Order: Chiroptera) can have conservation and human health consequences, studies that examine the ecological and evolutionary drivers of bacterial prevalence and barriers to pathogen sharing are crucially needed. We here studied hemotropic Mycoplasma spp. (i.e., hemoplasmas) across a species-rich bat community in Belize over two years. Across 469 bats spanning 33 species, half of individuals and two-thirds of species were hemoplasma positive. Infection prevalence was higher for males and for species with larger body mass and colony sizes. Hemoplasmas displayed high genetic diversity (21 novel genotypes) and strong host specificity. Evolutionary patterns supported co-divergence of bats and bacterial genotypes alongside phylogenetically constrained host shifts. Bat species centrality to the network of shared hemoplasma genotypes was phylogenetically clustered and unrelated to prevalence, further suggesting rare—but detectable—bacterial sharing between species. Our study highlights the importance of using fine phylogenetic scales when assessing host specificity and suggests phylogenetic similarity may play a key role in host shifts for not only viruses but also bacteria. Such work more broadly contributes to increasing efforts to understand cross-species transmission and epidemiological consequences of bacterial pathogens.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».