A comparison of infectious agents between hatchery-enhanced and wild out-migrating juvenile chinook salmon (<i>Oncorhynchus tshawytscha</i>) from Cowichan River, British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Infectious diseases are likely contributing to large-scale declines in chinook salmon stocks in the Pacific Northwest, but the specific agents and diseases involved, and the prevalences in migratory salmon, are mostly unknown. We applied a high-throughput microfluidics platform to screen for 45 infectious agents in 556 out-migrating juvenile chinook salmon, collected from freshwater (FW) and saltwater (SW) locations in the Cowichan River system on Vancouver Island, Canada, during 2014. Nineteen agents (5 bacterial, 2 viral, and 12 parasitic) were detected, with prevalences ranging from 0.2% to 57.6%. Co-infections between Candidatus Branchiomonas cysticola Toenshoff, Kvellestad, Mitchell, Steinum, Falk, Colquhoun & Horn, 2012, Paranucleospora theridion Nylund, Nylund, Watanabe, Arnesen & Kalrsbakk, 2010, and gill chlamydia, all associated with gill disease, were observed in SW samples. We detected agents known to cause large-scale mortalities in Pacific salmon ( Ceratonova shasta (Noble, 1950), Parvicapsula minibicornis Kent, Whitaker & Dawe, 1977), and agents only recently reported in Pacific salmon in BC ( Ca. B. cysticola, P. theridion, Facilispora margolisi Jones, Prosperi-Porta & Kim, 2012 and Parvicapsula pseudobranchicola Karlsbakk, Saether, Hostlund, Fjellsoy & Nylund, 2002). Wild and hatchery fish were most divergent in agent profiles in FW, with higher agent diversity in wild fish. Differences in prevalence largely dissipated once they converged in the marine environment, although hatchery fish may be infected by a greater diversity of agents sooner after ocean entry by virtue of their more rapid migration from nearshore to offshore environments.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».