Parasitism perturbs the mucosal microbiome of Atlantic Salmon
Notice bibliographique
Résumé
Interactions between parasite, host and host-associated microbiota are increasingly understood as important determinants of disease progression and morbidity. Salmon lice, including the parasitic copepod Lepeophtheirus salmonis and related species, are perhaps the most important problem facing Atlantic Salmon aquaculture after feed sustainability. Salmon lice parasitize the surface of the fish, feeding off mucus, scales and underlying tissue. Secondary bacterial infections are a major source of associated morbidity. In this study we tracked the diversity and composition of Salmo salar skin surface microbiota throughout a complete L. salmonis infection cycle among 800 post-smolts as compared to healthy controls. Among infected fish we observed a significant reduction in microbial richness (Chao1, P = 0.0136), raised diversity (Shannon, P < 7.86e-06) as well as highly significant destabilisation of microbial community composition (Pairwise Unifrac, beta-diversity, P < 1.86e-05; P = 0.0132) by comparison to controls. While undetectable on an individual level, network analysis of microbial taxa on infected fish revealed the association of multiple pathogenic genera (Vibrio, Flavobacterium, Tenacibaculum, Pseudomonas) with high louse burdens. We discuss our findings in the context of ecological theory and colonisation resistance, in addition to the role microbiota in driving primary and secondary pathology in the host.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 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 ».