Disease resistance is related to inherent swimming performance in Atlantic salmon
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Like humans, fish can be classified according to their athletic performance. Sustained exercise training of fish can improve growth and physical capacity, and recent results have documented improved disease resistance in exercised Atlantic salmon. In this study we investigated the effects of inherent swimming performance and exercise training on disease resistance in Atlantic salmon.Atlantic salmon were first classified as either poor or good according to their swimming performance in a screening test and then exercise trained for 10 weeks using one of two constant-velocity or two interval-velocity training regimes for comparison against control trained fish (low speed continuously). Disease resistance was assessed by a viral disease challenge test (infectious pancreatic necrosis) and gene expression analyses of the host response in selected organs. RESULTS: An inherently good swimming performance was associated with improved disease resistance, as good swimmers showed significantly better survival compared to poor swimmers in the viral challenge test. Differences in mortalities between poor and good swimmers were correlated with cardiac mRNA expression of virus responsive genes reflecting the infection status. Although not significant, fish trained at constant-velocity showed a trend towards higher survival than fish trained at either short or long intervals. Finally, only constant training at high intensity had a significant positive effect on fish growth compared to control trained fish. CONCLUSIONS: This is the first evidence suggesting that inherent swimming performance is associated with disease resistance in fish.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,007 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».