Use of formic acid to control vibriosis in shrimp aquaculture
Notice bibliographique
Résumé
Luminous vibriosis is a shrimp disease that causes major economic losses in shrimp industry as a result of massive shrimp kills due to bacterial infection caused by Vibrio species. Use of antibiotics to control Vibrio in shrimp aquaculture is not allowed in the United States and so it is necessary to develop an alternative pathogen control method for shrimp production. Short-chain fatty acids have been used as food preservatives for a long time. Organic acids are commonly added in feeds in animal production, such as chicken, pig, and cattle. In this study, growth inhibition effects of formic acid on five selected Vibrio species, namely Vibrio alginolyticus, Vibrio cholerae, Vibrio harveyi, Vibrio parahaemolyticus and Vibrio vulnificus were studied. The Vibrio bacteria were grown on both solid and liquid media using Muller-Hinton agar and alkaline peptone water, respectively, with various concentrations of formic acid. Bacterial growth was monitored in the liquid media using optical density method. The results showed significant inhibition of growth of all five Vibrio species by formic acid at low concentration. The effective concentration (EC50) values were calculated for all five Vibrio species, which were less than 0.039% of formic acid. The results are encouraging to supplement formic acid in the shrimp feed as a control mechanism to reduce Vibrio outbreak in shrimp aquaculture system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».