Modern Trends in<i>Aeromonas hydrophila</i>Disease Management with Fish
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Notice bibliographique
Résumé
Aeromonas hydrophila, a ubiquitous, free-living, Gram-negative bacterium, is prevalent in aquatic habitats with cosmopolitan distribution; it is an opportunistic pathogen that has resulted in heavy mortalities in farmed and feral fishes. The traditional application of antibiotics and chemotherapy has been characterized by partial success in the management of diseases like motile aeromonad septicemia (MAS) and aeromonad-associated diseases like epizootic ulcerative syndrome (EUS). Application of antibiotics and chemotherapeutic drugs are necessary in the disease management though this practice has triggered the emergence of drug resistant strains in pathogens. Further resistance may be transferred to other related or unrelated bacteria; therefore, it is necessary to develop and screen new chemicals. Disease prevention by means of vaccination and immuno-stimulation of fish in aquaculture has been particularly successful against several bacterial diseases. For example, mono and multivalent vaccines have been developed against several bacterial diseases in fish. However, when new diseases and pathogens emerge from time to time, it would be difficult to develop such proactive strategies quickly. Recently, probiotics are widely used in aquaculture since they produce bacteriocins and other chemical compounds inhibiting the growth of pathogenic bacteria. Another emerging trend is medicinal plant research, which has increased the world over since herbs used in traditional medicine have little side effects are easily biodegradable and abundantly available in farm areas free of cost. Some herbals that wield potent antibacterial activity against shrimp and fish bacterial pathogens have a crucial role in disease management. Indeed, application of probiotics and herbals in aquaculture may also reduce cost of disease management by obviating the expenses incurred by the use of antibiotics, chemicals, and vaccinations in the future.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle