长期接触一种常见的唑类杀菌剂与农田鸟类体内慢性疟原虫感染的复发有关

《International Journal for Parasitology: Parasites and Wildlife》：Chronic exposure to a common azole fungicide is associated with reactivation of chronic Plasmodium infections in farmland birds

　　罗曼·皮戈（Romain Pigeault）|科拉琳·比谢（Coraline Bichet）|保琳·贝洛特（Pauline Bellot）|弗朗索瓦·布里舒（Fran?ois Brischoux）|克莱门汀·弗里奇（Clémentine Fritsch）|弗雷德里克·安杰利埃（Frédéric Angelier）
法国普瓦捷大学（Université de Poitiers）UMR-CNRS 7267生态与生物相互作用实验室（Laboratoire Ecologie et Biologie des Interactions）

**摘要**
过去几十年中，农药的广泛使用引发了人们对它们对非目标生物影响的担忧。在各类农药中，杀菌剂的研究相对较少，尽管它们占欧洲农药总销量的近40%。生活在农田附近或农田中的野生鸟类经常接触到特布康唑（tebuconazole），这是一种在农业生态系统中广泛使用的三唑类杀菌剂。虽然特布康唑对鸟类生理和生命周期特征的影响已有多项研究，但这种农用化学品对宿主-寄生虫相互作用的下游影响仍知之甚少。本研究探讨了长期接触特布康唑是否会影响家麻雀（Passer domesticus）的慢性疟疾感染动态。野生捕获的成年麻雀在半自然条件下饲养，从晚秋开始到仲冬结束的11周内，研究人员监测了它们的疟疾感染情况。实验开始时，70%的麻雀患有慢性疟疾。通常情况下，温带气候下的雀类在冬季感染率会下降，但在接触特布康唑的麻雀中，感染率反而上升了20%。对照组和实验组之间的寄生虫负荷没有显著差异，这表明特布康唑可能加速了寄生虫的复制，但也可能促进了寄生虫从红细胞外阶段的重新出现。我们的发现表明，接触特布康唑会影响慢性疟疾的动态。未来的研究应评估多种农药和环境压力因素的联合影响，以及这些影响在农业景观中对宿主-寄生虫相互作用的影响。

**1. 引言**
过去几十年人类人口的快速增长加剧了全球的农业生产活动，导致对化肥和农药等化学投入的依赖增加（Ecobichon, 2001; Fernandez-Cornejo et al., 2014）。尽管农用化学品的使用带来了诸多益处，尤其是在减少农业损失方面（Fernandez-Cornejo et al., 2014; Popp et al., 2013），但自上世纪中叶以来，农药的监管和风险评估不断加强，许多国家也实施了减少其使用和相关风险的策略（Sabarwal et al., 2018, Monnet et al., 2026）。这些化学物质的广泛使用确实对公共卫生和环境造成了严重威胁（Devi et al., 2022, Monnet et al., 2026）。然而，人们对各种农药的负面影响了解并不全面。
在各类农药中，杀菌剂的历史关注度低于杀虫剂（K?hler and Triebskorn, 2013; Zubrod et al., 2019）。然而，在欧盟，2023年杀菌剂占总农药销量的约39%，而在葡萄酒生产区，杀菌剂的使用比例甚至超过90%（数据来源：Eurostat）。最常用的杀菌剂包括三唑类（如特布康唑、丙环唑）、嘧菌酯类（如嘧菌酯）、琥珀酸脱氢酶抑制剂（SDHIs）以及铜基和硫基化合物等无机杀菌剂（Triantafyllidis et al., 2022）。杀菌剂之所以受关注较少，部分原因是人们认为它们的急性毒性较低（K?hler and Triebskorn, 2013; Zubrod et al., 2019）。但最近的研究表明，无论是短期高浓度暴露还是长期低浓度暴露，杀菌剂（尤其是三唑类）都会损害脊椎动物（尤其是生活在农业环境中的鸟类）的生理和生命周期特征（Bellot et al., 2022a, 2023, 2024, 2025; Jiménez-Pe?uela et al., 2025; Lopez-Antia et al., 2021）。例如，实验表明，环境相关浓度的特布康唑（即土壤、水体或生物体中可能存在的浓度）会降低红腿鹧鸪（Alectoris rufa）的繁殖成功率（Lopez-Antia et al., 2021），并影响家麻雀（Passer domesticus）后代的生长和存活率（Bellot et al., 2025）。尽管具体机制尚不清楚，但多项研究表明三唑类杀菌剂会对关键生理参数产生中等但显著的影响，包括血浆脂质和蛋白质浓度的降低（Lopez-Antia et al., 2021），以及多种激素水平的下降，如甲状腺激素（Bellot et al., 2023）、雌二醇（Fernández-Vizcaíno et al., 2020）和雄激素睾酮及雄烯二酮（Poulsen et al., 2015; Machado et al., 2021）。这些生理变化不仅会影响繁殖，还可能直接或间接影响其他生命周期特征，如对病原体的易感性或控制潜伏感染的能力（Fritsch et al., 2024）。越来越多的证据表明，杀菌剂暴露会损害无脊椎动物的免疫功能，增加其对病原体的易感性。在蜜蜂（Apis mellifera）中，杀菌剂暴露会干扰免疫反应并增加病毒感染（Khan & Rolff, 2024）；而在大黄蜂（Bombus impatiens）中，则会导致肠道寄生虫负荷增加和恢复延迟（Runnion et al., 2025）。然而，目前尚无研究探讨脊椎动物接触杀菌剂与对真菌以外病原体易感性之间的关系。不过，杀菌剂暴露会削弱脊椎动物的免疫能力（Bailly et al., 2026），可能是通过抑制免疫反应（Cestonaro et al., 2022综述）或改变资源分配策略（Corvalan et al., 2025）实现的。

**2. 材料与方法**
**2.1. 实验设计与生物材料**
本研究基于对来自实验室附近同一野生种群的圈养成年家麻雀进行的实验（Secondigné sur Belle），这些麻雀被饲养在“Chizé生物研究中心”（CEBC, Deux-Sèvres, France, Bellot et al., 2024）。麻雀可以自由摄取商业种子、带茎的小米、沙子和矿物质/盐块。实验设计和饲养条件的详细信息见Bellot et al. (2024)。实验于2020年10月16日至29日期间进行，共捕获了40只麻雀并分别放入四个室外鸟舍中。由于该地区此时蚊子较少，疟原虫感染的可能性极低（Lalubin et al., 2013; Pon?on et al., 2007），实验从2020年11月23日持续到2021年2月23日。2020年11月23日至24日首次采血后（T0），经过足够的时间让处理带来的压力不再显著影响疟原虫感染动态（见Pigeault et al., 2023），2020年12月8日将麻雀随机分为两组。20只麻雀（8只雌性和12只雄性）被暴露于550 μg L-1浓度的特布康唑中（Sigma-Aldrich, CAS No. 107534-96-3，纯度≥98.0%），连续11周（2020年12月8日至2021年2月23日），其余20只（10只雌性和10只雄性）作为对照组，饮用不含特布康唑的自来水。选择11周的暴露时间是因为三唑类农药在多种作物中的使用周期通常超过这一时间。实验在非繁殖期进行（家麻雀的繁殖活动始于3月），且实验结束时蚊子仍处于非活跃状态（Pon?on et al., 2007）。估计每天摄入的特布康唑量为4.1 μg，相当于0.164 mg kg-1 bw d-1的暴露浓度，远低于鸟类观察到的无效应水平（NOEL，参考文献：Tebuconazole, Ref: HWG 1608, herts.ac.uk）。根据先前的研究，这种暴露水平在生态上具有现实意义（即血浆中浓度为59.7 pg·g-1，Bellot et al., 2022b），与野生鸟类（如黑鸟，平均浓度为70.7 pg·g-1，中位数为36.2 pg·g-1，Angelier et al., 2023）相当。重要的是，尽管这一剂量低于鸟类的NOEL，但仍能引起多种生理变化（Bellot et al., 2022b, 2023, 2025）。

**2.2. 血液采样与测量**
如前所述，2020年11月23日和24日（T0）从每只麻雀身上采集了血液样本（100至150 μl）。使用25G针头和肝素化微血细胞比色管穿刺臂静脉采集血液。暴露期结束时（2021年2月23日，T1），再次从所有麻雀（n = 40）采集血液样本。所有血液样本均离心（5分钟，转速7,500 rpm），分离血浆和血细胞后储存在-20°C待分析。血细胞用于评估疟原虫感染率（特定时间点感染个体比例）和感染强度（疟原虫负荷）。T0和T1时，使用数字秤（精度±0.1 g）测量所有对照组和实验组麻雀的体重，并用卡尺（精度±0.01 mm）测量跗骨长度。随后计算标准化质量指数（SMI，Peig and Green, 2009），该指数将个体质量标准化到参考体型。

**2.3. 鸟类血液中疟原虫的分子诊断与定量**
采用定量PCR（qPCR）同时评估感染率（存在/不存在）并定量血液中的疟原虫DNA（疟原虫负荷）。与传统方法（如显微镜检查或常规嵌套PCR）相比，qPCR具有更高的准确性和灵敏度，尤其是在慢性感染阶段（Ishtiaq et al., 2017; Wardjomto et al., 2023）。根据制造商说明，使用DNeasy Blood & Tissue Kit（Qiagen）从鸟类血液中提取DNA（n = 40）。对每只个体进行两次qPCR检测：一次针对疟原虫核细胞b基因（引物：L4050Plasmo, 5′-GCTTTATGTATTGTATTTATAC-3′; H4121Plasmo, 5′-GACTTAAAAGATTTGGATAG-3′），另一次针对鸟类18S rRNA基因（引物：Plasmo18S-f, 5′-GGCAGCTTTGGTGACTCTAGA-3′; Plasmo18S-r, 5′-AGTTGATAGGGCAGACATTCG-3′）。反应使用Luna? Universal qPCR Master Mix进行，所有样本均重复检测两次。若两次检测的Ct值相差超过0.5，则重新分析样本。寄生虫负荷以相对定量（RQ）值表示。RQ表示目标基因（疟原虫18S rDNA）相对于参考基因（鸟类18S rDNA）的倍数，计算公式为2-(Ct_Plasmodium – Ct_bird)。为便于分析，RQ值乘以10^4进行标准化。尽管这并非本研究的主要目的，但所有样本也都使用了Hellgren等人（2004年）开发的嵌套PCR方法进行了分析，以检测Leucocytozoon和Haemoproteus/Plasmodium感染。嵌套PCR的结果显示，没有鸟类感染Leucocytozoon，并证实qPCR在检测Plasmodium感染方面显著更敏感（嵌套PCR检测出阳性的样本比例为45%，而qPCR为72%）。因此，我们决定将研究重点放在使用qPCR获得的数据上。

2.4 统计分析
所有统计分析均使用R（版本4.1.3）进行。原始数据及用于分析和生成图表的R脚本可在figshare网站（https://figshare.com/s/165b7ecb100b2551665f）上获取。

为了研究tebuconazole处理对鸟类血液中Plasmodium检测率的影响（即感染率），我们采用了具有二项误差结构的混合效应模型（lme4包，Bates等人，2015年），并将感染率数据编码为二进制数据（0：未检测到Plasmodium；1：检测到Plasmodium）。将个体鸟类的身份作为随机因素纳入模型，并将其嵌套在笼舍内，以考虑同笼饲养的鸟类之间的非独立性，因为所有鸟类都进行了两次采样（T0–T1）。采样日期（2020年12月8日，以下简称T0；2021年2月23日或24日，以下简称T1）作为固定因素，同时还包括性别、体重指数（SMI）和处理方式（对照组或暴露于tebuconazole）。模型中还包含了处理方式与采样日期之间的交互作用，以检验不同组之间感染率随时间的变化是否有所不同。此外，还包含了处理方式与性别之间的交互作用，以检验tebuconazole处理对Plasmodium感染的影响是否因鸟类性别而异。当交互作用显著时，我们使用emmeans包（Lenth，2017年）得到的估计边际均值对拟合模型进行了事后对比。这种方法允许直接从完整的混合模型中检验采样日期或性别的影响，同时适当考虑了随机结构和其他协变量。还进行了广义线性模型分析，以检验实验开始时两组鸟类的感染率是否显著相同。分析仅使用了实验开始时收集的数据子集（T0）。模型中包含性别、处理方式（对照组或暴露组）和SMI作为固定因素。随后再次进行了相同的分析，但这次仅选择了实验结束时收集的数据（T1）。

为了评估tebuconazole暴露对血液中Plasmodium载量（即寄生虫血症）的影响，分析仅限于在实验期间至少被检测到一次感染的个体（即T0和T1时均未感染的鸟类被排除在外[分析中包含的鸟类数量：对照组N=15，处理组N=17]）。使用了具有正态误差结构的混合效应模型，将个体鸟类作为随机因素并嵌套在笼舍内。处理方式（对照组或暴露组）、性别、采样日期和SMI作为固定因素。模型中还包含了处理方式与性别之间以及采样日期与处理方式之间的交互作用。为了改善数据的正态性，使用Box–Cox程序对寄生虫载量数据进行了转换，选择的lambda参数能够最好地满足残差正态分布的假设。还进行了线性模型分析，以检验实验开始时两组鸟类的感染率是否显著相同。分析仅使用了实验开始时收集的数据子集（T0）。模型中包含性别、所属组别（对照组和后来暴露于tebuconazole的组）以及SMI作为固定变量。

最初对数据拟合了包含所有双向交互作用的最大模型。由于样本量有限，未测试更高阶（三向）交互作用，以保持足够的统计功效。使用drop1函数（lme4包，Bates等人，2015年）和似然比检验（通过卡方分布近似，Bolker，2008年）来评估解释变量的显著性，对于混合模型使用似然比检验，对于线性模型使用F检验。文中报告的显著检验值对应于最小模型，而非显著结果指的是在删除项之前的检验。使用DHARMa包（Hartig和Lohse，2022年）的simulateResiduals和testDispersion函数验证了模型假设。这种方法允许直接从完整的混合模型中检验每个处理组内的采样日期或性别的影响，同时适当考虑了随机结构和所有其他协变量。还进行了广义线性模型分析，以检验实验开始时两组鸟类的感染率是否显著相同。分析仅使用了实验开始时收集的数据子集（T0）。模型中包含性别、处理方式（对照组或暴露组）和SMI作为固定因素。然后再次进行了相同的分析，但这次仅选择了实验结束时收集的数据（T1）。

为了评估tebuconazole暴露对血液中Plasmodium载量的影响，分析仅限于在实验期间至少被检测到一次感染的个体（即T0和T1时均未被感染的鸟类被排除在外[分析中包含的鸟类数量：对照组N=15，处理组N=17]）。使用了具有正态误差结构的混合效应模型，将个体鸟类作为随机因素并嵌套在笼舍内。处理方式（对照组或暴露组）、性别、采样日期和SMI作为固定因素。模型中还包含了处理方式与性别之间以及采样日期与处理方式之间的交互作用。为了改善数据的正态性，使用Box–Cox程序对寄生虫载量数据进行了转换，选择的lambda参数能够最好地满足残差正态分布的假设。还进行了线性模型分析，以检验实验开始时两组鸟类的感染强度是否相同。分析仅使用了实验开始时收集的数据子集（T0）。模型中包含性别、鸟类所属组别（对照组和后来暴露于tebuconazole的组）以及它们的SMI作为固定变量。

最初对数据拟合了包含所有双向交互作用的最大模型。由于样本量有限，未测试更高阶（三向）交互作用。使用drop1函数（lme4包，Bates等人，2015年）和似然比检验（通过卡方分布近似，Bolker，2008年）来评估解释变量的显著性。文中报告的显著检验值对应于最小模型，而非显著结果指的是在删除项之前的检验。使用DHARMa包的simulateResiduals和testDispersion函数验证了模型假设。这种方法允许我们评估二项模型和高斯模型的残差均匀性、过度离散、零膨胀、异常值以及整体模型拟合情况。这种诊断程序应用于下面描述的所有模型，未发现模型假设的违反。

3. 结果
在实验开始时（即2020年11月23日和24日），70%的鸟类通过qPCR检测出Plasmodium感染（95%置信区间：55%–84%）。对照组和后来暴露于tebuconazole的鸟类之间的感染比例相似（LRT = 1.105，p = 0.293）。实验结束时（即2021年2月23日），检测出感染的鸟类比例为75%（95%置信区间：61%–89%），两组鸟类之间没有差异（LRT = 2.473，p = 0.116）。然而，当考察实验开始和结束之间的感染率变化时，发现采样时间（T0或T1）与处理方式之间存在显著交互作用（图1；LRT = 25.29，p < 0.0001）。在对照组鸟类中，实验期间感染率下降了10%（12月：0.75，95%置信区间：0.54–0.95；2月：0.65，95%置信区间：0.42–0.87，z比 = 3.57，p = 0.0008），而在暴露于tebuconazole的鸟类中，感染率上升了20%（12月：0.65，95%置信区间：0.42–0.87；2月：0.85，95%置信区间：0.68–1.0，z比 = -3.26，p = 0.0012）。性别与处理方式之间的交互作用对Plasmodium感染率没有影响（LRT = 0.01，p = 0.976）。单独的性别或SMI对感染率也没有影响（LRT = 0.01，p = 0.929；LRT = 0.00，p = 0.986）。

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图1. 根据鸟类暴露于tebuconazole的情况，实验过程中感染率的变化。误差条代表95%置信区间。对照组：未暴露于Tebuconazole；Tebuconazole组：暴露于Tebuconazole。蓝色（T0）对应实验开始时的第一次测量（2020年12月8日），橙色（T1）对应11周后的第二次血液采样（2021年2月23日）。

正如在冬季初期Plasmodium感染慢性阶段所预期的那样，T0时感染个体的血液中寄生虫载量极低（12月：RQ = 0.68 ± 0.24），对照组和后来暴露于tebuconazole的鸟类之间没有统计学差异（LRT = 2.740，p = 0.108）。寄生虫载量随时间没有显著增加（2月：RQ = 1.67 ± 0.78；LRT = 0.13，p = 0.713；图2）。11周的tebuconazole暴露对Plasmodium载量没有显著影响（测量时间与处理方式之间的交互作用，LRT = 0.09，p = 0.760）。未观察到性别或SMI的影响（LRT = 0.06，p = 0.807；LRT = 0.565，p = 0.452）。

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图2. 实验过程中Plasmodium载量没有显著变化。对照组：未暴露于Tebuconazole；Tebuconazole组：暴露于Tebuconazole。蓝色（T0）对应实验开始时的第一次测量（2020年12月8日），橙色（T1）对应11周后的第二次血液采样（2021年2月23日）。每对由线连接的点代表同一只鸟的重复测量值。寄生虫载量（RQ）的值使用了Box–Cox转换（λ = ?1.63；见统计分析部分）进行了转换。

4. 讨论
在这项研究中，我们展示了将野生捕获的鸟类在半自然户外条件下暴露于环境浓度的tebuconazole可以改变Plasmodium感染的动态。在11周的慢性暴露后，血液中可检测到Plasmodium DNA的鸟类比例增加了20%，而对照组的感染率下降了10%。尽管实验过程中改变感染状态的个体数量有限，但这一模式的统计证据非常强烈。实际上，这一推断基于采样时间与处理方式之间的高度显著交互作用，表明对照组和暴露组之间的感染率时间轨迹相反。

实验开始时，我们半自然家麻雀群体中的感染率与附近野生种群报告的感染率相当（Bichet等人，2014年；Bonneaud等人，2006年）。这一结果是预期的，因为成鸟是在实验开始前几周捕获的，并且没有接受过抗疟疾药物治疗。随后，在研究期间观察到的感染率变化反映了宿主体内寄生虫动态的固有波动。尽管鸟类在整个实验期间都暴露在户外且没有防蚊措施，但它们无法获得新的感染，因为在这一纬度，蚊子媒介在冬季是不活跃的（Lalubin等人，2013年；Pon?on等人，2007年）。

对照组鸟类在冬季期间感染率略有下降是预期之中的。在许多雀形目物种中，包括家麻雀，虽然感染率和寄生虫载量在繁殖季节达到高峰，但在冬季会持续下降（Applegate，1971年；Cosgrove等人，2008年；Neto等人，2020年；Pigeault等人，2024年；Schrader等人，2003年）。这种下降反映了媒介活动的停止，因此没有新的感染，以及慢性感染宿主体内的疟原虫要么从外周血液中消失，要么降至无法通过分子方法检测到的水平（Applegate，1971年；Cosgrove等人，2008年；Pigeault等人，2024年；Schrader等人，2003年）。尽管如此，Plasmodium很少从其鸟类宿主体内清除。相反，寄生虫可以以红细胞外的形式在各种组织中持续存在（Huff，1957年；Valkiūnas和Iezhova，2017年）。然而，在一段时间的潜伏期后，寄生虫可能会重新出现在血液中，要么通过低水平慢性感染的复制（复发），要么通过休眠组织阶段的重新激活（复发）。这些复发在温带地区通常在春季观察到，尽管它们也可能在不规则的时间间隔内零星发生（Applegate，1971年；Cosgrove等人，2008年；Neto等人，2020年；Pigeault等人，2024年；Schrader等人，2003年）。事实上，研究表明，无论是自然还是实验诱导的压力都可能触发复发（Cornelius等人，2014年；Pigeault等人，2023年）。尽管第一次血液采样可能会造成压力，但鸟类直到15天后才暴露于tebuconazole，这段时间足以使感染强度恢复到基线水平（Pigeault等人，2023年）。

在这项研究中，我们展示了11周的慢性tebuconazole暴露显著增加了可检测到慢性Plasmodium感染的鸟类比例。这一结果支持了最近的一项研究，该研究表明传统农业系统中的野生雀形目鸟类的血液寄生虫感染率高于有机农业系统（Bailly等人，2026年）。多项研究表明，tebuconazole暴露可能会影响宿主的免疫力、新陈代谢和生理机能（Bellot等人，2023年，2022b），这些变化可能会降低鸟类控制Plasmodium感染的能力。或者，宿主对农用化学品的生理反应可能间接促进了休眠寄生虫阶段的重新激活和/或刺激了它们的复制速率。原始研究中用于Plasmodium检测的血液样本报告称，摄入这种杀菌剂并未影响鸟类的一些先天免疫参数（Bellot等人，2024年）。因此，先天免疫系统的改变/调整似乎不太可能解释暴露于杀菌剂的鸟类与对照组相比感染率增加的现象。然而，接触三唑类化合物（尤其是特布康唑）的其他已知影响，如代谢变化（Bellot等人，2022b）或血浆生化参数的变化（Fernández-Vizcaíno等人，2020），可能会削弱宿主的免疫能力，或直接增强寄生虫重新定植血液系统的能力。值得注意的是，暴露组和对照组之间的寄生虫负荷（即感染红细胞的比例）没有显著差异，这表明特布康唑的暴露并未直接影响寄生虫的复制。观察到的效应也可能受到实验季节背景的影响：即使在食物充足的控制条件下，冬季对温带鸣禽来说也是生理上具有挑战性的时期，体温调节和污染物解毒所需的能量消耗可能会暂时限制资源的分配，从而微妙地影响宿主与寄生虫之间的相互作用。总体而言，我们的研究结果表明，接触这种杀菌剂可能会影响疟原虫红细胞外阶段重新定植血液系统的能力。

我们研究的优势之一是使用了野外捕获的鸟类，但这也构成了一个局限性，因为我们无法确定这些个体之前接触过杀菌剂或其他农用化学品的程度。尽管所有鸟类都来自同一群体，并被随机分配到实验组中，但我们不能排除之前接触多种化合物与实验期间接触特布康唑之间的潜在叠加或协同效应。另一个局限性是，我们的研究仅关注疟原虫。其他寄生虫也可能受到杀菌剂的影响，血液系统或其他部位的共感染可能会影响宿主的整体健康和免疫功能，从而影响观察到的模式。此外，不同的疟原虫谱系可能表现出不同的动态和宿主相互作用，这些在研究中没有考虑。因此，我们的研究强调了未来需要研究杀菌剂对整个寄生虫群落的影响。

总之，尽管本研究中观察到的特布康唑长期暴露对疟原虫感染的直接影响似乎有限（暴露的麻雀中感染率有所增加，但特布康唑暴露对寄生虫负荷没有明显影响），但这些发现引发了关于农药暴露潜在间接生态后果的更广泛担忧。现在有必要将这类研究扩展到具有不同生态和营养习性的其他鸟类物种。实际上，物种的身份和饮食可能会影响它们接触杀菌剂的情况以及这些化学物质的积累。家麻雀主要是食谷鸟类，而像乌鸫和椋鸟这样的杂食性物种则会食用蚯蚓和其他无脊椎动物，这些动物可以生物累积农药（Harris等人，2000；Tison等人，2024）。因此，饮食差异可能会调节体内的杀菌剂浓度及其对宿主-寄生虫相互作用的影响。此外，在自然环境中，野生鸟类很少单独接触单一化合物，而是面临多种农药和除草剂的混合影响，同时还受到食物短缺、栖息地退化和气候异常等其他环境压力的影响。研究这些综合压力如何影响疟原虫感染的动态将有助于了解人为变化对宿主-寄生虫相互作用的生态和进化后果，这对生物多样性保护和生态系统健康都具有重要意义。

**作者贡献声明：**
Coraline Bichet：撰写 – 审稿与编辑、撰写 – 原稿、方法学、调查、数据分析、概念化。
Romain Pigeault：撰写 – 审稿与编辑、撰写 – 原稿、数据分析。
Fran?ois Brischoux：撰写 – 审稿与编辑、方法学、调查、概念化。
Pauline Bellot：撰写 – 审稿与编辑、方法学、调查、概念化。
Clémentine Fritsch：撰写 – 审稿与编辑、方法学、调查、概念化。
Frédéric Angelier：撰写 – 审稿与编辑、撰写 – 原稿、验证、监督、方法学、调查、资金获取、数据分析、概念化。

**未引用的参考文献：**
Allen等人，2017；Hartig和Lohse，2024；Khan和Rolff，2025；Lopez-Antia等人，2016；Pigeault等人，2015。

**数据可用性声明：**
数据和脚本可在线获取：https://figshare.com/s/165b7ecb100b2551665f

**利益冲突声明：**
我们声明没有利益冲突。