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Enregistrement W2892821017 · doi:10.5376/ija.2018.08.0020

Histopathology of <i>Aeromonas caviae</i> Infection in Challenged Nile Tilapia <i>Oreochromis niloticus</i> (Linnaeus, 1758)

2018· article· en· W2892821017 sur OpenAlexvenueno aff
Anwesha Roy, Jasmine Singha, Thangapalam Jawahar Abraham

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Aquaculture · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAquaculture disease management and microbiota
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOreochromisNile tilapiaAeromonas caviaeHistopathologyBiologyTilapiaFish <Actinopterygii>FisheryPathologyMedicineAeromonas hydrophila

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aeromonas caviae is one of the predominant motile aeromonads in Nile tilapia, Oreochromis niloticus . In this study, the histopathological alterations in the kidney, liver and pancreas of O. niloticus juveniles experimentally challenged with α-haemolytic A. caviae is described. The Nile tilapia experienced 60% mortalities at a challenge dose of 6×10 8 cells/fish. Post-challenge, well-defined histopathological changes were observed with nephritis and the loss of structural integrity of the kidney tissues. The liver was dispersed, necrotized and had fatty changes in the hepatic parenchyma. Inflammation of the pancreas, as well as pancreatic acinar cells and disintegration of intrahepatic exocrine pancreatic tissues, were also noted. The results, thus, demonstrated that A. caviae can cause severe damages in the kidney, liver and pancreas of O. niloticus , similar to those of other known fish bacterial pathogens.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,847
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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