密度对钉螺生长、繁殖和存活的影响Biomphalaria alexandrina暴露于曼氏裂体吸虫

抽象的

螺密度对Biomphalaria alexandrina寄生与曼氏裂体吸虫被调查。实验室实验被用来量化高密度对蜗牛生长、繁殖力和生存的影响。钉螺的密度依赖出生率被确定为数学模型的依据，到目前为止，数学模型假定密度和繁殖能力之间存在线性关系。实验结果表明，产卵率随密度的增加呈负指数分布，且受寄生虫感染的影响显著。与寄生虫感染相比，高密度对钉螺体重和存活率的影响更大。虽然蜗牛的生长速度最初受到高密度的限制，但它们保留了生长的潜力，这表明一种可逆的密度依赖机制。这些实验数据可以用来参数化模型，并证实蜗牛种群是由非线性密度依赖机制调节的。

1.介绍

环境中同种个体的密度是一个关键的生态因素，它可以影响个体的生长、存活和繁殖，以及随之产生的种群动态[1- - - - - -3.］．这些因素对控制宿主-寄生虫系统变得重要，在宿主-寄生虫系统中，种群调节因素的存在和大小对疾病动态和有效长期控制策略的设计至关重要[4］．特别是，如果宿主-寄生虫系统中存在强烈的密度依赖性，控制努力可能会被否定[4］．血吸虫病是一种由Diceenetic虫草引起的寄生疾病，属于Schistosomatidai家族。目前在74个发展中国家目前是流行的，感染了估计的200万人[5,6］．血吸虫病引起的曼氏裂体吸虫是一个重大的公共卫生问题，反复接触可导致肝损伤和贫血，尤其是儿童[6］．它主要在热带和亚热带国家的农村地区发现，并通过淡水螺属感染人类和其他脊椎动物生物斑药作为中间宿主。传播依赖于用人类排泄物污染的天然水，经常在贫困或低收入领域发现，缺乏设施迫使人们利用国内，娱乐，职业或宗教目的使用天然水体。控制血吸虫病的一个提出方法是用软体动物处理水体，以减少蜗牛中间体宿主的数量，从而打破疾病传输周期[7,8］．然而，如果蜗牛的数量受到依赖密度的限制来缓冲额外的死亡率，那么这样的控制努力可能会被证明效果不佳。

实验室和实地研究均显示，蜗牛密度对种群增长有很大影响[1,9,10]，而这很可能是由于资源竞争(无论是通过开发或可能是干扰竞争)而产生的，而不是由于高密度的水生排泄/分泌产品的增加[2］．先前的研究表明，高密度时呼吸能力受到抑制，而消耗能力较低，以及对生长和繁殖力的不利影响[11- - - - - -13］．然而，蜗牛的竞争能力以及它们对拥挤的反应可能也会受到寄生本身的影响，寄生本身对蜗牛个体的适应性有很好的影响[14- - - - - -17］．寄生与密度之间的相互作用可能对螺类种群规模、血吸虫流行病学和螺类种群对控制措施的反应有重要影响[4,18,19］．然而，迄今为止，很少有研究对这种相互作用进行量化。

这里是血吸虫中间宿主的密度适合度关系Biomphalaria alexandrina是量化的，naïve(未暴露)蜗牛和暴露于miracidia of曼氏裂体吸虫．记录有关存活，繁殖力和重量的数据，并用于确定密度依赖性是否会影响蜗牛的适应性。

2.方法

2．1．研究系统

Biomphalaria alexandrina淡水蜗牛是中间宿主吗曼氏裂体吸虫在埃及尼罗河的浅水区在这项研究中使用的菌株来自埃及，并在实验室中保存了大约20代。股票的殖民地B. Alexandrina在没有寄生虫压力的情况下，在实验室中维持了大约20代。这种寄生虫是一种混合菌株曼氏裂体吸虫(由班戈大学/诺丁汉大学的Mike Doenhoff教授提供)，使用来自巴西、埃及和波多黎各的分离株发展了10代以上，并定期通过Biomphalaria alexandrina老鼠和CBA / CA。这种寄主和寄主组合确保了高度的兼容性(>85%)，同时最大限度地降低了潜在的杂种优势效应，这种效应可能发生在新的寄主-寄主组合中[20.］．所有的蜗牛被保存在塑料，5 L的容器中，在一个12L: 12D的光周期房间(使用6w荧光灯)在23 -C有少于10只蜗牛水。蜗牛每天服用高蛋白质兔食物颗粒（Pascoe的兔子平衡，Driffield，UK），水每两周一次补充每两周1克碳酸钙（见Lewis等人的研究。在[21]用于栽培方法）。

2．2.实验设计

160只4 ~ 7 mm的幼螺被随机分配到8个试验槽中C.鱼缸平均分为4个密度处理，分别为5只、15只、25只和35只螺，每个处理重复2次。另外80只幼蜗牛被单独暴露于5只新孵化的蜗牛中美国曼将毛蚴置于2ml水中浸泡2小时，并分为四种处理之一。每周监测这些蜗牛的感染发展情况。

所有蜗牛转移到带有荧光弱光系统(6w)的12L: 12D的培养箱中。水温维持在在整个实验中，每星期更换一次。在实验之前，所有的蜗牛都被喂食了兔子食物随意所有多余的食物每天都被清理掉。因此，在引入实验坦克之前，他们的健康状况都很相似。实验期间，每天早上6点，每个水族箱喂食4 g兔粮。每周记录产卵量，每只螺每周产卵数，计数后取出卵。这是为了控制任何与减少蜗牛产卵表面积相关的可能影响。请注意，我们提供的繁殖力数据是在研究期间每只蜗牛产卵的平均数量。为了简单起见，这里没有列出每周产蛋量的数据。在整个研究中，还记录了以湿体重衡量的生长和周死亡率。所有死蜗牛都从水箱中取出。10周后，所有蜗牛被取出并称重，并记录最终死亡率。

2．3.统计分析

采用双向方差分析(ANOVA)建立存活率模型（http://www.r-project.org）检测治疗组之间的任何显着差异。线性混合效应（LMES）模型用于分析暴露于麦芽酸和密度对蜗牛的重量和繁殖力的影响，并使用LME4包装拟合最大可能性．利用LMEs模型通过添加实验槽作为随机效应控制伪复制。个体项的显著性通过缺失检验进行评估，即差异嵌套模型与a分配 [22］．

3.结果

3.1。生存

低密度处理下未暴露钉螺的存活率较高;最低密度组的蜗牛直到第60天都没有死亡，而其他三个处理组的存活率从第1周开始就较低(图)1)．蜗牛暴露在一起美国曼Miracidia钉螺的存活率低于对照组:在10周的研究期间，17%的暴露钉螺存活，而60%的对照组钉螺存活。暴露于感染显著影响生存(双向方差分析;)．相比之下，密度组之间的差异没有统计学意义(双向方差分析;密度组)。钉螺暴露与钉螺密度之间存在显著的交互作用()，表明暴露于毛蚴的钉螺与未暴露的钉螺的存活率对种群密度的响应不同，但密度水平对钉螺存活率的影响并不一致。

３．２．蜗牛的重量

未曝光和暴露的蜗牛的初始平均重量没有显着差异（图2)．随后，随着钉螺密度的增加，两组钉螺的相对生长速度均有所减缓。使用线性混合效应模型进行删除检验所建立的最小适足模型如表所示1．钉螺的生长受到密度的负面影响，这种影响随着时间的推移变得越来越严重。暴露在最低密度组的蜗牛相对于未暴露组的平均体重最初出现了上升，尽管这一效应在第5周后逐渐减弱，在研究期间并不显著。

3．3．多产的蜗牛

在暴露和未暴露处理中，每只螺的产蛋数量都随着密度的增加而减少(图)3.)．描述这些数据的最佳拟合趋势线(使用在负指数关系之后，值是非线性的。蜗牛在未曝光治疗中以最低密度产生的，平均为每周鸡蛋大约4倍，因为密度最高。为感染暴露于感染的蜗牛的卵敷料的速率在整个研究期间遵循相同的模式，尽管未曝光的蜗牛持续铺设较多的鸡蛋（20％-69％）。寄生感染的时间，密度和暴露减少了蜗牛产生的卵数（表2)．

4.讨论

将幼螺暴露于美国曼Miracidia对Biomphalaria alexandrina每组生存率降低20%-60%。虽然毛蚴未在寄主体内成熟，但暴露对寄主存活的影响是显著的。密度最低的一组显示出最高的生长速度和每周产蛋数，这与密度最高的一组显示出最高的生长和繁殖速度的其他研究相矛盾。1］．

B. Alexandrina与对照组相比，暴露于寄生虫的蜗牛在每个密度和每个时间点的产卵量都持续降低，这与Thornhill等人的研究相冲突，后者认为被寄生的蜗牛的繁殖能力和生长能力都有所提高Biomphalaria glabrata感染后2星期[14］．我们的结果与Thornhill等人的结果之间的差异尚不清楚，可能只是由于所使用的物种和菌株之间的差异;在使用其他物种组合的研究中，感染美国曼已经被证明会降低生育能力Biomphalaria pfeifferi第10天和第14天停止生殖活动[23］．在被寄生蜗牛的繁殖力下降的情况下(如在我们的研究中所观察到的)，这已经被部分或完全阉割效应所解释，这种效应是由正在发育的寄生虫间接引起的，它们隔离了宿主的资源[24,25］．

与研究期间的对照蜗牛相比，暴露于miracidia的蜗牛均具有更高的平均重量，尽管这种效果不显着。这与Thornhill等人的结果相当。，他认为暴露B的平均直径显着增加。glabrata曝光后28天[14］．在研究结束时，除密度最高的那一组外，每个实验组暴露的钉螺平均体重相同。一种可能是，在实验接近尾声时，“暴露”组幸存的蜗牛实际上并没有受到感染，因此能够达到与未暴露的蜗牛相同的生长速度。然而,另一种可能性是,寄生于蜗牛增长的影响可能是由更高密度的影响,以及更高的死亡率在暴露组减少了蜗牛的密度在整个实验中,蜗牛在人口密度较高的群体的平均体重增加了。因此，尽管蜗牛的生长在一开始可能被高密度所抑制，但蜗牛仍然保持着生长的潜力，并且，随着密度随时间的减少，蜗牛能够在生命早期弥补缺陷，以赶上在最低密度处理中观察到的最大可达到的尺寸。

本研究着重于量化密度依赖的影响，因此对这些影响的生物学解释超出了本研究的范围。然而，对于在密度最高的群体中出现的负反馈效应有三个合理的解释:对食物资源的竞争，氧气和/或钙的消耗，以及生长抑制或有毒因子的产生。每天向每个水族箱添加相同数量的食物，观察食物是否会成为一个限制因素，以及这种竞争将如何影响生存、生长和繁殖力。为了给蜗牛的生长提供足够的氧气，水箱持续充气，并且每周添加碳酸钙。Biomphalaria glabrata从水中除去钙的速度与蜗牛的绝对生长成正比;因此，如果浓度低于40-80，就会成为限制因素g m［26］．然而，蜗牛所需的80%的钙是直接从水中摄取的[1］．在这种情况下，可能是钙在高密度的容器中受到限制，生长受到限制。第三个可能影响生长的因素是蜗牛自身产生的各种因素。蜗牛释放的化学物质可能集中在高密度的容器中，此前已证明这种物质会抑制呼吸[11］．当这些抑制因子在储罐中越来越集中时，限制效应就会增加。Coelho等人注意到由蜗牛在拥挤的水箱中摄取，这是蜗牛生长所必需的[12］．因此，对蜗牛生长的抑制可能是由蜗牛作为废物释放的化学物质和吸收必需矿物质的能力降低引起的，尽管每个水箱的水每周都要更换，以尽量减少废物积累的任何不利影响。

在暴露和未曝光的蜗牛组中观察到的蜗牛繁殖力的密度依赖性降低，伴随着非线性，负指数关系。这种模式与传统的线性关系不同，这表明大多数人口模型假设的逻辑增长。最近对广泛的分类群，跨越哺乳动物，鸟类，鱼类和昆虫的审查表明，这种非线性，减速的密度依赖关系可能是常态[27］．此外，这些关系可能会对种群动态产生影响，潜在地减缓种群增长，推动种群规模的大幅波动，并改变种群对扰动的响应。从应用的角度来看，这种非线性密度依赖关系可能对寄生虫的控制有意义;寄生虫种群对通过控制计划施加的额外死亡率的反应可能受到这种密度依赖调节过程的功能形式的影响。

密度依赖对人类疾病载体的潜在影响的多样性使得难以预测宿主人群内的整体传播可能会受到影响。将这些实验数据与自然条件相关联复杂，因为该领域中的蜗牛密度可能是高度变化的。然而，数据确实表明，密度依赖对传染病动力学的影响并不像预期那么简单。这种非线性密度依赖关系的影响尚未使用数学模型检查寄生虫控制。

承认

作者希望感谢Mike Doenhoff教授的文化，Tom Heyes的技术支持，以及利物浦大学的资金支持。

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