Characterization of Bioflocs in a No Water Exchange Super-intensive System for the Production of Food Size Pacific White Shrimp <i>Litopenaeus vannamei</i>
Notice bibliographique
Résumé
Zero exchange super-intensive recirculating aquaculture systems (RAS) represent an environmentally “friendly” alternative to traditional shrimp culture methods, however the susceptibility to pathogens typically increases as the density of cultured organisms increases. The study describes a greenhouse-enclosed super-intensive RAS, utilizing culture water from a 62-day nursery trial, to grow juvenile (0.99 g) Litopenaeus vannamei , Pacific White Shrimp, to market-size under high stocking density (450/m 3 ). The study evaluated the effects of foam fractionation and settling tank particulate control methods on water quality and microbial particulate related flora in four 40 m3 tanks with two replicates per control method under no water exchange. Microbial communities were distinguished at the gram-stain level using flow cytometric fluorescent activated cell sorter (FACS) methods. Differentiation between all other populations of organisms and particles between 1~20 m m was based upon autofluorescence and forward scatter (a size indicative light parameter) using FACS. Analysis of variance indicated that the microbial communities associated with each particulate control method did not deviate from one another significantly (p>0.05). Gram-positive bacteria were the dominate fraction regardless of particulate control method (p<0.05). Six unique autofluorescence signals were consistently present within each RAS. This study is a first step in using flow cytometry as a tool to document changes in microbial communities in no water exchange super-intensive system for production of marketable shrimp. Shrimp yield and survival was high: 9.34~9.75 kg/m 3 and 94.5%~96.9%, respectively. Further, the data suggest that the use of pre-conditioned water may help to prevent ammonia and nitrite overload and decrease pathogenic organism prevalence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».