SERUM CHEMISTRY AND ANTIBODIES AGAINST PATHOGENS IN ANTARCTIC FUR SEALS, WEDDELL SEALS, CRABEATER SEALS, AND ROSS SEALS
Notice bibliographique
Résumé
Information on health parameters, such as antibody prevalences and serum chemistry that can reveal exposure to pathogens, disease, and abnormal physiologic conditions, is scarce for Antarctic seal species. Serum samples from Antarctic fur seals (Arctocephalus gazella, n=88) from Bouvetøya (2000-2001 and 2001-2002), and from Weddell seals (Leptonychotes weddellii, n=20), Ross seals (Ommatophoca rossii, n=20), and crabeater seals (Lobodon carcinophagus, n=9) from the pack-ice off Queen Maud Land, Antarctica (2001) were analyzed for enzyme activity, and concentrations of protein, metabolites, minerals, and cortisol. Adult Antarctic fur seal males had elevated levels of total protein (range 64-99 g/l) compared to adult females and pups (range 52-79 g/l). Antarctic fur seals had higher enzyme activities of creatine kinase, lactate dehydrogenase, and amylase, compared to Weddell, Ross, and crabeater seals. Antibodies against Brucella spp. were detected in Weddell seals (37%), Ross seals (5%), and crabeater seals (11%), but not in Antarctic fur seals. Antibodies against phocine herpesvirus 1 were detected in all species examined (Antarctic fur seals, 58%; Weddell seals, 100%; Ross seals, 15%; and crabeater seals, 44%). No antibodies against Trichinella spp., Toxoplasma, or phocine distemper virus (PDV) were detected (Antarctic fur seals were not tested for PDV antibodies). Antarctic seals are challenged by reduced sea ice and increasing temperatures due to climate change, and increased anthropogenic activity can introduce new pathogens to these vulnerable ecosystems and represent a threat for these animals. Our data provide a baseline for future monitoring of health parameters of these Antarctic seal species, for tracking the impact of environmental, climatic, and anthropogenic changes in Antarctica over time.
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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 ».