Le recrutement de bactéries par les larves de Aedes aegypti en Guyane française
Notice bibliographique
Résumé
\nAedes aegypti est un moustique vecteur de plusieurs virus infectant les humains, d'où les efforts consentis pour contrôler les populations de cet insecte. En plus de l’usage d’insecticides, plusieurs solutions de rechange sont étudiées pour lutter contre ces populations, parmi lesquelles une meilleure compréhension du rôle du microbiote. La littérature suggère que la composition spécifique des bactéries retrouvées chez les larves soit étroitement liée aux microorganismes retrouvés dans l’eau de leur gîte larvaire. Cependant, les facteurs influençant la structure des communautés sont peu connus. L’hypothèse émise est que la structure des communautés microbiennes formant le microbiote des larves est influencée par celle que l’on retrouve dans les gîtes larvaires. Un total de 60 gîtes larvaires a été sélectionné en Guyane française pour la collecte de larves et d’eau. Pour chaque gîte, les paramètres physicochimiques ainsi que les caractéristiques environnementales ont été notés. L’ADN total pour chaque échantillon a été extrait, puis les librairies de séquençage ciblant la région codant pour l’ARNr 16S des bactéries (V6-V8) ont été préparées au Québec. Les résultats obtenus permettent d’observer des similarités entre les OTUs identifiés chez les larves et leur environnement, mais dans des proportions différentes. Une analyse canonique permet d’expliquer 4% de la covariation observée chez les larves par les structures microbiennes présentes dans l’eau, alors que l’environnement permet d’expliquer 3% de cette covariation. En somme, les communautés bactériennes retrouvées chez les larves semblent provenir principalement de leur environnement, mais les facteurs et mécanismes qui influencent la structure de ces communautés restent à être déterminés. \n \nAedes aegypti, an important vector of arboviruses, is an anthropophilic mosquito that reproduces in small volumes of water located in urban areas. Due to abusive use of insecticide, it has developed resistance mechanisms. The role of microbiota in such resistance isn’t clear, and bacterial community modulations are considered as a way to control the mosquito proliferation. Many mechanisms may be involved in shaping microbial communities found in the larvae, and the parameters that affect the microbiota’s assembly are not well understood. Our hypothesis suggested that the structure of the larval microbiota comes from the structure of the bacterial communities of the larval sites. In French Guiana, 60 breeding sites were investigated; mosquito larvae were collected, along with breeding site water. Information concerning the site was collected, and physicochemical parameters were noted. Total DNA was extracted, then sequencing libraries targeting the 16S rRNA of bacteria were prepared in Quebec. The results obtained show similarities between the OTUs identified in larvae and their environment, but in different proportions. A canonical analysis explains 4% of the covariation observed in larvae by the microbial structures present in the water, while the environment explains 3% of this covariation. In fact, the bacterial communities found in larvae seem to come mainly from their environment, but the factors and mechanisms that influence the structure of these communities have yet to be determined.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».