Fifteen-year microbiome survey of endangered killer whales ( <i>Orcinus orca</i> ) reveals declining diversity and population differences
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The endangered Southern Resident killer whale ( Orcinus orca ) (SRKW) population is burdened by multiple anthropogenic stressors with limited non-invasive approaches for health surveillance. The gut microbiome is interconnected with host physiology and can be characterized using remotely collected fecal samples, creating unique opportunities to integrate environmental and individualized host-associated features of health. In this study, we used fecal samples collected over a 15-year period (2005-2019) from 77% of the living, wild SRKW population (56 individuals, 1-17 time points per individual), as well as fecal samples from the conspecific Northern and Alaska Resident killer whale populations, to characterize distal gut microbiota structure and genomic composition. SRKW microbiotas were individualized and distinct from those of the nearby Northern and Alaska Resident populations, both of which exhibit consistently higher fecundity and survivorship. During the study period, SRKW fecal microbiota species richness declined, despite stability over periods of time less than or equal to 1 year. Several potential bacterial pathogens, such as Fusobacterium spp., achieved dominance in the fecal microbiotas of SRKW individuals sampled within 6 months of death. These findings demonstrate the feasibility and value of harnessing non-invasively collected fecal samples and microbiome profiles for longitudinal killer whale health surveillance.
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 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 ».