在欧洲农业生态系统中，对养殖蜜蜂的花粉储存物质进行营养成分分析后发现，不同物种之间存在差异，但农药对其影响较为有限

《Ecological Entomology》：Nutritional composition of pollen stores in managed bees across European agro-ecosystems reveals species-specific differences but limited pesticide effects

　　摘要

营养生态是决定蜜蜂健康的关键因素，然而蜜蜂对特定物种的偏好以及它们在现实世界中如何对农药暴露作出营养反应仍然不清楚。我们在八个欧洲国家的两个广泛分布的农业生态系统中（即油菜田和苹果园）的128个地点收集了三种受管理的蜜蜂物种的花粉储存物。我们测量了花粉储存物中的蛋白质含量、脂质含量、蛋白质与脂质的比例以及农药残留物。我们提供了三种受管理的蜜蜂物种花粉储存物中特定宏量营养模式的首个证据。与欧洲蜜蜂（平均44.1 μg/mg）和红泥蜂（平均54 μg/mg）相比，棕尾大黄蜂储存的花粉脂质含量显著较低（平均57.2 μg/mg）。这种较低的脂质含量导致棕尾大黄蜂的蛋白质与脂质比（P:L）更高（平均8.53），而欧洲蜜蜂为平均5.85，红泥蜂为平均5.60。以毒性加权浓度衡量的农药风险并未影响任何物种的P:L比。然而，农药风险的增加与棕尾大黄蜂储存物中蛋白质和脂质含量的降低有关，这可能导致蜂群发育不理想，而与红泥蜂储存物中蛋白质含量的增加有关。我们的发现表明，即使受到农药暴露，蜜蜂在其花粉储存物中仍保持一致的宏量营养特征，至少在P:L比方面是这样，这表明它们适应农业化学物质压力的能力有限。这些发现突显了在农业景观中平衡花卉增强的同时减少农药使用以保护传粉者的迫切需要。

引言

充足的营养摄取对于异养生物的生存和繁殖成功至关重要。然而，人为干扰日益挑战生物获取最佳营养饮食的能力（Birnie-Gauvin等人，2017年）。在农业生态系统中，集约化的土地使用导致栖息地破碎化和景观同质化，显著限制了适宜食物资源的可用性和多样性。这对蜜蜂等传粉者来说尤为严重（Lau等人，2023年）。此外，研究表明，接触农药会损害蜜蜂的认知功能（Siviter等人，2018年），进一步降低它们的觅食效率以及寻找和利用花卉资源的能力（O'Reilly & Stanley，2023年；Stanley等人，2016年）。最近，田间接触农药与大黄蜂蜂群发育减缓有关，但尚不清楚这些效应是否通过最佳觅食行为的破坏来介导（Nicholson等人，2024年）。众所周知，蜜蜂会以非随机的方式选择花粉来源来满足其特定的营养需求（Leonhardt & Blüthgen，2012年；Ruedenauer等人，2016年；Wood等人，2021年）。因此，在受控实验室条件下进行的实验表明，当蜜蜂被限制在营养不足的花粉饮食时，无论是独居蜂还是社会性蜂种都会表现出发育迟缓（Lawson等人，2020年；Schwarz等人，2024年；Vanderplanck等人，2018年）。近年来，花粉的蛋白质与脂质比（P:L）被提出作为一个有意义的指标来评估蜜蜂的宏量营养需求（Vaudo等人，2020年）。在实验室条件下，蜜蜂的饮食遵循特定物种的P:L比。欧洲蜜蜂（Apis mellifera）、东方大黄蜂（Bombus impatiens）和日本果园蜜蜂（Osmia cornifrons）分别被证明调节其饮食以达到大约1:1、12:1和3:1的P:L比（Crone等人，2023年；Stabler等人，2021年；Vaudo等人，2016年）。尽管实验室数据正在增加，但田间数据仍然稀缺（Vaudo等人，2020年，2024年），并且在自然条件下蜜蜂的宏量营养需求几乎未被探索。这样的田间数据对于更好地理解农业生态系统中的管理蜜蜂和野生蜜蜂种群的饮食需求及其相关的健康后果至关重要，因为大量开花的作物可能无法满足特定物种的营养需求，而半自然的花卉资源可能对支持充足饮食至关重要（Ammann等人，2024年；Tourbez等人，2025年）。众所周知，蜜蜂会在压力下改变其营养模式，例如通过自我治疗行为优先收集可以缓解寄生虫感染的特殊代谢物（Baracchi等人，2015年；Gherman等人，2014年）。同样，花粉饮食已被证明会影响蜜蜂对农药暴露的抵抗力（Barascou等人，2021年；Knauer等人，2022年；Wintermantel等人，2022年）。例如，当暴露于杀虫剂氯吡硫磷时，欧洲蜜蜂在食用低P:L比的花粉时表现出更高的存活率（Crone & Grozinger，2021年）。同样，接触杀螨剂Spirodiclofen的蜜蜂收集了更多富含脂质的花粉，可能是对农药诱导的脂质耗尽的反应（Deeter等人，2023年）。这些发现表明，蜜蜂可能会动态调整其花粉供给的P:L比以减轻农业化学物质造成的毒性效应，尽管这种行为的发生从未被研究过。同样，虽然农药暴露已知会损害蜜蜂的觅食行为并降低它们有效收集食物的能力（O'Reilly & Stanley，2023年；Stanley等人，2016年），但尚不清楚农药暴露是否阻碍蜜蜂获取或选择最佳P:L比的能力。鉴于在农业生态系统中广泛推广花卉增强措施以支持蜜蜂种群，这种知识缺口尤其令人担忧，尽管对蜜蜂如何在农药暴露下主动调整其宏量营养觅食选择的了解很少（Rundl?f等人，2022年）。我们在八个欧洲国家的128个地点部署了受管理的蜜蜂物种，即欧洲蜜蜂（Apis mellifera）、棕尾大黄蜂（Bombus terrestris）和红泥蜂（Osmia bicornis），这些地点位于两种大量开花的蜜源作物中，分别是油菜田和苹果园（Hodge等人，2022年）（图1）。我们收集了这三种蜜蜂物种储存的花粉样本，并分析了它们的蛋白质和脂质浓度以计算P:L比。由于在田间条件下特定物种的宏量营养需求仍知之甚少，我们首先检查了三种蜜蜂物种的花粉储存物中的蛋白质含量、脂质含量和P:L比是否存在差异。由于农药暴露对蜜蜂营养恢复力的影响 largely 未知，我们进一步研究了花粉储存物的宏量营养组成是否随着每种物种花粉储存物中测量的农药风险（即总毒性加权农药浓度）而变化。我们假设（i）花粉储存物会表现出反映营养偏好的特定物种宏量营养特征（即基本的生态学问题），以及（ii）这些宏量营养特征会随着农药风险的变化而变化，这与觅食行为的潜在改变或为了更好地应对化学压力而产生的营养可塑性一致（即应用生态毒理学问题）。

图1

显示了在八个欧洲国家的128个农业生态系统（油菜田和苹果园）中部署的三种受管理的蜜蜂物种，每个国家每种作物有八个地点。地点的选择考虑了农田比例的梯度。图中显示的四个选定地点仅作示例，并不代表梯度上的所有地点。

方法

我们考虑了三种通才蜜蜂物种，即欧洲蜜蜂Apis mellifera L.、棕尾大黄蜂Bombus terrestris L. 和红泥蜂Osmia bicornis L.（Michez等人，2019年）。我们考虑了八个欧洲国家，即爱沙尼亚、德国、爱尔兰、意大利、英国（UK）、西班牙、瑞典和瑞士。在每个国家，我们选择了八个苹果园（Malus domestica Borkh.）和八个油菜田（Brassica napus L.），这些地点分布在农田比例的梯度上（附录S1），半径为1公里（欧洲各地的地点总数=128个），地点之间的距离至少为3公里（Hodge等人，2022年）。在每个地点，放置了三个本地来源的欧洲蜜蜂蜂箱、三个商业生产的“标准”棕尾大黄蜂群体（欧洲大陆的B. terrestris terrestris和爱尔兰及英国的B. t. audax；由比利时Westerlo的Biobest Group生产；每个群体约有80只工蜂）和三个红泥蜂陷阱巢，每个巢中种有大约100个商业生产的茧，雄性和雌性茧数量相等（由瑞士Zurich的Wildbiene & Partner AG生产），持续大约6周。所有蜂箱、群体和巢之间的距离至少为五米。欧洲蜜蜂蜂箱在作物开花前1到2周放置，而棕尾大黄蜂群体和红泥蜂巢在作物开花前3到7天放置。需要注意的是，红泥蜂巢没有在爱尔兰和英国部署，因为这种物种在这些国家并不自然存在。每个国家使用的蜜蜂亚种列在附录S2中。

在每个蜂箱、群体和巢中，使用不锈钢刮刀采集了约5克的花粉储存物（即蜜蜂的食物）。对于红泥蜂，采集了约10个样本管。对于欧洲蜜蜂和棕尾大黄蜂，在开花期结束时进行了一次采样，而对于泥蜂，则在作物开花活动高峰期进行了一次采样。尽管由于细菌发酵等过程，花粉组成可能会随时间变化，但由于实际原因，我们每次只在每个地点采集一次花粉。然而，我们相信我们的结果的有效性没有受到影响，因为花粉采集是在开花期间或之后进行的。此外，研究的广泛空间范围涵盖了多个具有不同植物群的生物地理区域的128个地点（Hodge等人，2022年），这捕捉到了与季节性波动相当程度的变异性。因此，这种空间异质性减轻了与单时间点采样相关的潜在偏差，并支持了观察到的花粉组成模式反映了一致生态差异的解释。样品按每种蜜蜂物种和每个地点合并并均质化，每个样品分为三个子样本用于孢粉学、营养成分和农药残留物分析。子样本储存在-20°C下，农药残留物直接进行分析（见第2.5节）。其他子样本则发送到干冰上进行孢粉学分析（见第2.3节）和营养成分分析（见第2.4节）。

孢粉学分析根据Von Der Ohe等人（2004年）描述的标准方法进行。从每个花粉子样本中，使用不锈钢刮刀收集1克均质化的花粉，然后将其溶解在20毫升蒸馏水中。在覆盖约18毫米×18毫米区域的载玻片上滴一滴花粉。载玻片干燥后，用甘油凝胶固定花粉。在显微镜下（放大倍数400–1000倍）识别花粉颗粒，并通过沿等距离平行线计数直到每个载玻片上识别出500个花粉颗粒来量化每种形态类型的数量。花粉类型的识别基于将观察到的花粉形式与CREA参考载玻片中的花粉形式进行比较（该数据库包含使用已鉴定植物物种的雄蕊开发的1000多种喜热物种）。这些孢粉学数据之前已在Tourbez等人（2025年）中探讨过，用于测量花粉储存物中的作物花粉比例，并测试其与农药风险的共线性（见第2.7节）。

营养成分分析

花粉储存物中的蛋白质浓度使用Vaudo等人（2020年）描述的Bradford方法进行评估。简而言之，约1毫克花粉与1.5毫升0.1 M NaOH混合。我们使用Bio-Rad Protein Assay Kit microassay 300 μL微孔板协议进行Bradford测定，以牛γ-球蛋白作为蛋白质标准（Bio-Rad Laboratories, Inc., Hercules, CA）。每个生物学重复使用三个技术重复样品，并使用SpectraMax 190分光光度计（Molecular Devices, LLC, Sunnyvale, CA）在595纳米处测量吸光度。蛋白质浓度通过线性回归分析从蛋白质标准计算得出。花粉储存物中的脂质浓度使用Van Handel和Day（1988年）描述的Folch方法进行评估。简而言之，在2毫升微离心管中，我们向每个花粉样本添加了200微升2%硫酸钠和1.6毫升氯仿/甲醇，然后离心5分钟。上层清液转移到含600微升去离子水的干净玻璃管中并离心5分钟。我们分离了顶部碳水化合物/水/甲醇部分，剩余的氯仿部分用于脂质分析。脂质/氯仿部分在通风橱中过夜蒸发溶剂。然后向样本中添加200微升硫酸并在100°C下加热10分钟。接着，添加5毫升香草酸试剂。我们每种生物重复实验使用了三个300微升的技术重复样本，并使用VersaMax微孔板分光光度计（Molecular Devices, LLC，Sunnyvale, CA）在525纳米处测量吸光度。脂质浓度是通过线性回归分析从植物油标准品中计算得出的。

我们使用了0.3克的均质花粉样本来分析267种化合物，包括异构体和代谢物，分析方法已经根据SANTE/12682/2019指南进行了验证，并符合ISO 17025标准（Kiljanek等人，2021年）。在第一步中，样品用含有5%甲酸的乙腈溶液提取，然后加入甲酸铵盐。提取物通过冷冻和两步分散固相萃取使用Supel QuE Verde吸附剂进行纯化。在第一步分散固相萃取之后，提取物的一部分通过液相色谱-串联质谱系统（Agilent 1260 HPLC与AB Sciex QTRAP 6500质谱仪耦合）分析，目标是通过检测200种农药残留物。剩余的提取物使用另一种Supel QuE Verde进行第二步分散固相萃取净化。之后，经过浓缩和溶剂交换，该提取物通过气相色谱-串联质谱（Agilent GC 7890 A+与7000B质谱仪耦合）分析，目标是检测另外61种农药和6種ndl-PCB残留物。校准过程使用了程序标准校准，每个分析批次中都包括了试剂空白和空白样品。在每个批次中进行了回收率检查，使用在定量限（LOQ）水平下添加了农药的样品，以确保符合SANTE/12682/2019标准。所有低于LOQ的值均记录为零。

我们使用毒性加权浓度（TWC）作为指示蜜蜂农药风险的基础（Knapp等人，2023年；Nicholson等人，2024年），其中每种化合物的TWC（TWCi）是蜜蜂花粉储备中检测到的化合物浓度（μg/kg；ci）与其相应急性毒性终点（LD50i，半数致死剂量）的比率。然后，根据混合物环境风险评估的推荐默认方法（Bopp等人，2018年），我们总结了所有化合物的TWC，以计算每个地点和蜜蜂物种的加性毒性加权浓度（TWCmix），并将此指标称为“农药风险”。

我们使用了来自Pesticide Properties DataBase（Lewis等人，2016年）的每种化合物的急性口服和接触致死剂量LD50的平均值，作为毒性的总体指标，反映了蜜蜂在野外遇到农药的情况及其多种暴露途径。我们使用了成年欧洲蜜蜂的LD50值，因为其他蜜蜂物种的毒性数据仍不完整。然而，当数据可用时，其他蜜蜂物种的LD50值与相应的欧洲蜜蜂LD50值相关（Arena & Sgolastra，2014年；DiBartolomeis等人，2019年）。因此，我们没有应用任何安全系数（Adriaanse等人，2023年），因为我们的目标是得出一个生物学上可解释的农药风险指标，而不是实施最坏情况的监管情景。当基于极限测试时，我们将LD50值向下取整（例如，LD50大于100 μg/蜜蜂；通常适用于杀菌剂和除草剂），并表示为“大于”（OECD，1998a，1998b）。

我们使用线性混合效应模型（LMMs）测试了蜜蜂物种和农药风险（TWCmix）对蛋白质含量、脂质含量和P:L比率的影响。蜜蜂物种、农药风险及其交互作用以及作物类型被作为解释变量纳入，而国家内的站点作为随机截距。尽管作物类型之间的差异不是本研究的主要焦点，但为了控制作物依赖的异质性，作物类型被作为固定效应保留（结果见附录S3），而不是随机效应，因为它只有两个水平（Silk等人，2020年）。由于农药风险值存在强烈的右偏斜，我们对数值进行了对数转换（ln(x + 0.1），以确保残差的正态分布和同方差性。为了比较蜜蜂物种，我们基于估计的边际均值进行了事后成对比较，并对多重检验进行了假发现率（FDR）校正。同样，为了评估农药风险在每个蜜蜂物种内部是否有显著影响（即斜率是否不为零），我们使用了基于估计的边际均值的事后检验，并进行了FDR校正。为了避免因果推断可能产生的偏差，我们验证了农药风险与花粉储备中作物花粉的比例无关，因为这两个变量可能独立影响花粉的营养成分。皮尔逊相关检验确认农药风险与作物花粉的比例之间没有显著关系（t = 0.28，df = 307，p = 0.783）。模型使用lme4包（Bates等人，2021年）进行拟合，事后检验使用emmeans包（Lenth，2022年）进行。我们使用dharma（Hartig，2021年）和performance包（Lüdecke等人，2021年）检查了模型的拟合优度。混合效应模型的边际预测使用ggplot2（Wickham等人，2020年）、ggeffects（Lüdecke，2018年）和ggpubr（Kassambara，2020年）包进行绘制。我们使用α = 0.05作为常规参考阈值；然而，低于此阈值的p值在证据语言框架内进行解释（Muff等人，2022年）。数据集和R脚本可以在Zenodo上公开获取（Gekière，2026年）。

我们评估了管理的蜜蜂物种之间花粉储备中的蛋白质含量、脂质含量和P:L比率是否存在显著差异。我们发现蜜蜂物种之间的蛋白质含量存在中等程度的差异（χ2 = 6.33，df = 2，p = 0.042）；然而这些差异的幅度很小，并且没有通过对比较得到支持（图2a；蜜蜂：平均值±标准差 = 295 ± 45 μg/mg；大黄蜂：平均值±标准差 = 298 ± 73 μg/mg；泥蜂：平均值±标准差 = 277 ± 99 μg/mg）。相比之下，蜜蜂物种之间的脂质含量存在非常明显的差异（χ2 = 52.45，df = 2，p < 0.001；图2b）。成对比较显示大黄蜂群体的花粉储备中的脂质含量较低（平均值±标准差 = 44.1 ± 22.7 μg/mg），而蜜蜂蜂巢和泥蜂巢中的花粉储备之间的脂质含量没有差异（蜜蜂：平均值±标准差 = 57.2 ± 19.1 μg/mg；泥蜂：平均值±标准差 = 54 ± 19 μg/mg）。因此，蜜蜂物种之间的P:L比率存在非常明显的差异（χ2 = 91.80，df = 2，p < 0.001，图2c），成对比较显示大黄蜂群体的花粉储备中的P:L比率较高（平均值±标准差 = 8.53 ± 4.20），与其他两种蜜蜂物种相比（蜜蜂：平均值±标准差 = 5.85 ± 2.14；泥蜂：平均值±标准差 = 5.60 ± 2.22）。图2

三种研究的蜜蜂物种花粉储备中的种间营养特征。(a) 蛋白质含量（μg蛋白质/mg花粉）。(b) 脂质含量（μg脂质/mg花粉）。(c) 蛋白质与脂质（P:L）比率。绘制了平均值和标准差。p值来自线性混合效应模型。不同字母的物种显示出其营养特征存在显著差异（估计的边际均值之间的对比）。综合考虑这三种蜜蜂物种，农药风险对蛋白质含量（χ2 = 0.25，df = 1，p = 0.617）、脂质含量（χ2 = 1.06，df = 1，p = 0.303）或P:L比率（χ2 = 0.10，df = 1，p = 0.755）没有显著影响。然而，我们发现蜜蜂物种和农药风险之间存在强烈的相互作用，影响蛋白质含量（χ2 = 24.73，df = 2，p < 0.001）和中等程度的相互作用，影响脂质含量（χ2 = 8.22，df = 2，p = 0.016），而P:L比率没有发现这种相互作用（χ2 = 2.28，df = 2，p = 0.319）。因此，我们进行了估计的边际均值检验，以分别检查农药风险在每个物种内的影响。对于蜜蜂来说，农药风险不影响蛋白质含量（t = ?0.50，df = 299，p = 0.614，图3a）或脂质含量（t = 0.53，df = 297，p = 0.600，图3b）。因此，农药风险也不影响蜜蜂蜂巢中的P:L比率（t = ?0.52，df = 299，p = 0.602，图4a）。对于大黄蜂，有强有力的证据表明 increases in pesticide risk与蛋白质含量呈负相关（t = ?2.96，df = 299，p = 0.003，图3c）和脂质含量呈负相关（t = ?2.61，df = 293，p = 0.009，图3d）。因此，由于蛋白质和脂质含量都随着农药风险的增加而减少，农药风险不影响大黄蜂群体花粉储备中的P:L比率（t = ?0.08，df = 295，p = 0.933，图4b）。对于泥蜂，有非常强的证据表明 increased in pesticide risk与蛋白质含量呈正相关（t = 3.47，df = 299，p < 0.001，图3e），但农药风险不影响脂质含量（t = 0.86，df = 297，p = 0.391，图3f）。同样，农药风险也不影响泥蜂巢中的P:L比率（t = 1.33，df = 299，p = 0.186，图4c）。

根据农药风险，在三种研究的蜜蜂物种中，我们评估了花粉储备中的蛋白质含量、脂质含量和P:L比率的种内变化。(a, c, e) 蛋白质含量。(b, d, f) 脂质含量。(a, b) 欧洲蜜蜂。(c, d) 大黄蜂。(e, f) 红泥蜂。绘制了模型的边际预测和95%置信区间。p值来自线性趋势的估计边际均值检验。

在横跨欧洲农生态系统的128个地点，我们的研究提供了第一个实证证据，表明管理的蜜蜂物种在田间条件下的宏量营养需求存在差异，大黄蜂储存的花粉具有比欧洲蜜蜂和红泥蜂更高的蛋白质与脂质（P:L）比率。关键的是，我们还展示了农药风险（量化为花粉储备中农药的毒性加权浓度之和）不影响这些物种积累的花粉储备的P:L比率。总的来说，这些发现揭示了真实农业景观中物种特定的宏量营养需求，并表明管理的蜜蜂在其花粉储备中显示出相对恒定的宏量营养特征，至少在P:L比率方面如此。我们的研究发现不同物种之间的P:L比率存在明显差异，大黄蜂的花粉储备特征是较高的比率（约8.5:1），而欧洲蜜蜂和红泥蜂的花粉储备比率约为5.5:1和5.5:1。因此，大黄蜂的P:L比率大约是两种蜜蜂的1.5倍。这些发现部分与之前的实地研究一致，该研究报道普通东方大黄蜂的球形花粉负载的P:L比率是欧洲蜜蜂的三倍（约4:1 P:L）（Vaudo等人，2020年）。然而，我们的发现与Vaudo等人（2020年）研究的另一种泥蜂——角面泥蜂的中间P:L比率（约3:1 P:L）不一致。虽然我们的发现与之前的研究一致，表明大黄蜂更倾向于收集P:L比率较高的花粉（Vaudo等人，2020年，2024年；Wood等人，2021年），但考虑到蜜蜂和大黄蜂都严重依赖相同的作物花粉（这些作物花粉占它们群体或蜂巢中储存的花粉的31%–53%，Tourbez等人，2025年），这有些出乎意料。一种可能的解释是大黄蜂对非作物花卉资源的利用不同，因为大黄蜂似乎更频繁地采集豆科植物，豆科植物的花粉占它们储备的10%–11%，而蜜蜂的花粉储备中只有4%–5%（Tourbez等人，2025年）。鉴于豆科植物的花粉相对于脂质来说蛋白质含量特别丰富（Vaudo等人，2020年，2024年），这种偏好可能部分解释了大黄蜂花粉储备中观察到的较高P:L比率。幼虫发育阶段的饮食差异可能解释了大黄蜂和蜜蜂之间的观察到的差异。虽然蜜蜂幼虫接收的是高度加工的食物，其P:L比率固定（约2.5:1 P:L），无论花粉储备中的营养特征如何，但大黄蜂幼虫则以未加工的花粉为食（Carnell等人，2020年）。因此，预计大黄蜂花粉储备的营养质量更符合它们幼虫的具体营养需求。大黄蜂和蜜蜂在营养需求上的差异背后的另一个原因可能是它们的群体规模。由于大黄蜂的群体只由几百只个体组成，它们可能会采取更加选择性的觅食策略，优先考虑质量而非数量（即专注于具有特定宏量营养成分的植物），而蜜蜂的蜂群则有数以万计的个体，因此可能更倾向于数量而非质量（即采集所有可获得的植物；Avni等人，2014年；Hung等人，2019年；Leonhardt和Blüthgen，2012年）。重要的是，这些假设仍处于推测阶段，通过控制群体规模和幼虫存在的野外实验将有助于明确群体规模和依赖于幼虫的营养需求对宏量营养成分偏好的潜在影响。我们的研究结果显示，红泥蜂巢穴中的P:L比例（即5.6:1）显著高于角脸泥蜂的P:L比例（即3:1）（Crone等人，2023年；Vaudo等人，2020年）。这种差异可能归因于泥蜂亚类中物种特异性花卉选择的广泛性（Eckerter等人，2022年；Sedivy等人，2011年；Vaudo等人，2024年）。与被管理的社会性蜜蜂不同，独居的红泥蜂在农业生态系统中明显偏好非作物植物，其花粉储存中阔叶树科植物的比例占30%至51%（Bertrand等人，2019年；Knapp等人，2023年；Tourbez等人，2025年）。这一关键发现表明，泥蜂在农业生态系统中比其社会性同类更倾向于多样化其花粉来源（Knapp等人，2023年；Knauer等人，2024年；Tourbez等人，2025年）。这种觅食灵活性可能解释了不同研究中关于泥蜂的P:L比例的差异，因为泥蜂对非作物植物景观的组成非常敏感。为了验证这一点，未来的研究应使用多变量模型来探讨不同蜜蜂物种的花粉来源如何影响其花粉储存中的宏量营养成分。农药风险的增加与大黄蜂群体中花粉储存中的蛋白质和脂质含量显著下降有关。这种下降可能会对群体表现产生不利影响，因为蛋白质对免疫功能（Brunner等人，2014年）和幼虫发育（Moerman等人，2015年）至关重要，而脂质则是重要的结构、信号传导和储存分子（Furse等人，2023年）。这些发现有助于阐明之前报道的农药风险与群体增长之间的负相关关系的蛋白质和脂质机制（Nicholson等人，2024年）。相比之下，尽管实验室条件下富含脂质的饮食或低P:L比例的饮食已被证明可以增强蜜蜂对农药暴露的抵抗力（Crone和Grozinger，2021年；Deeter等人，2023年），但我们没有观察到蜜蜂蜂巢中花粉储存的脂质含量增加。这种缺乏调整的情况表明，在野外情况下，蜜蜂并没有主动改变其脂质觅食行为以应对农药暴露，这凸显了实验室研究和野外观察之间的潜在差异。此外，农药风险与红泥蜂巢穴中花粉储存中蛋白质含量的显著增加有关，这表明该物种在农药暴露下可能通过蛋白质来增强抵抗力。与农药对蛋白质和脂质含量的影响不同，农药风险梯度对三种研究蜜蜂物种的花粉储存中的P:L比例没有可检测到的影响，表明无论是否暴露于农药，其宏量营养成分比例都是一致的。虽然我们的研究并未专门设计来评估农药对觅食行为的影响（例如，Gill和Raine，2014年），但这些发现表明，在实际农药暴露条件下，被管理的蜜蜂至少在P:L比例方面能够满足其物种特定的宏量营养目标。相反，P:L比例没有变化也意味着蜜蜂没有调整其觅食策略以匹配能够减轻农药毒性的特定比例，这与寄生虫压力下通过特殊代谢物自我治疗的行为形成对比（Baracchi等人，2015年；Gherman等人，2014年）。一个合理的解释是，蜜蜂可能无法检测到食物资源中的农药残留（Parkinson等人，2023年），从而限制了它们根据农药引起的毒性调整P:L比例的能力。或者，如果蜜蜂能够感知到农药的存在（Kessler等人，2015年），观察到的营养调节稳定性也可能反映了即使在亚致死化学压力下仍保持一致的觅食行为（Aliouane等人，2009年；Raine和Rundl?f，2024年）。另一个假设是，蜜蜂在检测到农药残留的同时保持一致的宏量营养模式以满足幼虫需求。然而，来自重金属研究的证据表明，在有幼虫的情况下，大黄蜂工蜂即使面对营养质量较低的资源也会优先选择未受污染的资源，而没有幼虫的工蜂则会优先选择营养更丰富但受污染的资源（Gekière等人，2025年）。因此，如果蜜蜂能够检测到农药，它们可能会优先选择持续的营养摄入而不是避免受污染的资源来喂养幼虫。越来越多的关注集中在蜜蜂对环境压力表现出行为可塑性上。例如，研究表明，当蜜蜂感染肠道寄生虫时，它们可以有选择地觅食药用资源（Baracchi等人，2015年；Gherman等人，2014年），或者在有选择的情况下避免农药污染的食物（Kang和Jung，2017年）。然而，我们的发现表明，在农药暴露下，蜜蜂在其花粉储存中坚持一致的宏量营养比例，这意味着它们在这种特定压力下调整宏量营养饮食选择的能力有限。在全球蜜蜂数量下降的背景下，这一限制尤其令人担忧，因为许多研究建议在农药密集型的农业生态系统中实施开花带和其他花卉改良措施来支持授粉者种群（Rundl?f等人，2022年）。尽管越来越多的证据表明蜜蜂能够表现出行为灵活性以应对环境挑战（Baracchi等人，2015年；Maebe等人，2021年；Ostwald等人，2024年），但我们的结果指出了这种灵活性的潜在局限性，因为无论 pesticide风险如何，花粉储存中的宏量营养比例都保持一致。尽管我们的研究并未明确设计来评估农药对觅食行为的影响（例如，Gill和Raine，2014年），但这些发现表明，在实际农药暴露条件下，被管理的蜜蜂至少在P:L比例方面能够满足其物种特定的宏量营养目标。相反，P:L比例没有变化也表明蜜蜂不会调整其觅食策略以匹配可以减轻农药毒性的特定比例，这与寄生虫压力下通过特殊代谢物进行自我治疗的行为形成对比（Baracchi等人，2015年；Gherman等人，2014年）。一个可能的解释是，蜜蜂可能无法检测到食物资源中的农药残留（Parkinson等人，2023年），从而限制了它们根据农药引起的毒性调整P:L比例的能力。或者，如果蜜蜂能够感知到农药的存在（Kessler等人，2015年），那么观察到的营养调节稳定性也可能反映了即使在亚致死化学压力下仍保持一致的觅食行为（Aliouane等人，2009年；Raine和Rundl?f，2024年）。另一个假设是，蜜蜂在检测到农药残留的同时保持一致的宏量营养模式以满足幼虫需求。然而，来自重金属研究的证据表明，在有幼虫的情况下，大黄蜂工蜂即使面对营养质量较差的资源也会优先选择未受污染的资源，而没有幼虫的工蜂则会优先选择营养更丰富但受污染的资源（Gekière等人，2025年）。因此，如果蜜蜂能够检测到农药，它们可能会优先选择持续的营养摄入而不是避免受污染的资源来喂养幼虫。