Disease resistance and immune‐relevant gene expression in golden mandarin fish, <i>Siniperca scherzeri</i> Steindachner, infected with infectious spleen and kidney necrosis virus‐like agent
Notice bibliographique
Résumé
Infectious spleen and kidney necrosis virus (ISKNV), family Iridoviridae, genus Megalocytivirus, may cause high mortality rates such as those seen in mandarin fish, Siniperca chuatsi. ISKNV has attracted much attention due to the possible environmental threat and economic losses it poses on both cultured and wild populations. We have investigated the pathogenicity of ISKNV-like agent Megalocytivirus, isolated from infected pearl gourami, in golden mandarin fish, Siniperca scherzeri - a member of the Percichthyidae family - and in another Percichthyidae species, S. chuatsi. Fish were challenged with four different doses of ISKNV-like agent Megalocytivirus (1, 10, 100 or 1000 μg per fish) over a 30-day period, and cumulative fish mortalities were calculated for each group. No significant mortality was observed for fish challenged with the lowest dose (1 μg per fish) relative to a control group. However, all other challenged groups showed 100% mortality over a 30-day period in proportion to the challenge dose. Quantitative real-time PCR was performed to measure mRNA expression levels for six immune-related genes in golden mandarin fish following ISKNV-like agent challenge. mRNA expression levels for IRF1, Mx, viperin and interleukin 8 significantly increased, while mRNA levels for IRF2 and IRF7 remained constant or declined during the challenge period.
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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) | 0,001 | 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 ».