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Enregistrement W2905948379 · doi:10.1016/j.aquatox.2018.12.012

Control of invasive sea lampreys using the piscicides TFM and niclosamide: Toxicology, successes & future prospects

2018· review· en· W2905948379 sur OpenAlexaff
Michael P. Wilkie, Terrance D. Hubert, Michael A. Boogaard, Oana Birceanu

Notice bibliographique

RevueAquatic Toxicology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAquaculture disease management and microbiota
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesGreat Lakes Fishery Commission
Mots-clésNiclosamideToxicologyBiologyEnvironmental scienceFisheryZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The invasion of the Laurentian Great Lakes of North America by sea lampreys (Petromyzon marinus) in the early 20th century contributed to the depletion of commercial, recreational and culturally important fish populations, devastating the economies of communities that relied on the fishery. Sea lamprey populations were subsequently controlled using an aggressive integrated pest-management program which employed barriers and traps to prevent sea lamprey from migrating to their spawning grounds and the use of the piscicides (lampricides) 3-trifluoromethyl-4-nitrophenol (TFM) and niclosamide to eliminate larval sea lampreys from their nursery streams. Although sea lampreys have not been eradicated from the Great Lakes, populations have been suppressed to less than 10% of their peak numbers in the mid-1900s. The ongoing use of lampricides provides the foundation for sea lamprey control in the Great Lakes, one of the most successful invasive species control programs in the world. Yet, significant gaps remain in our understanding of how lampricides are taken-up and handled by sea lampreys, how lampricides exert their toxic effects, and how they adversely affect non-target invertebrate and vertebrates species. In this review we examine what has been learned about the uptake, handling and elimination, and the mode of TFM and niclosamide toxicity in lampreys and in non-target animals, particularly in the last 10 years. It is now clear that the mode of TFM toxicity is the same in non-target fishes and lampreys, in which TFM interferes with oxidative phosphorylation by the mitochondria leading to decreased ATP production. Vulnerability to TFM is related to abiotic factors such as water pH and alkalinity, which we propose changes the relative amounts of the bioavailable un-ionized form of TFM in the gill microenvironment. Niclosamide, which is also a molluscicide used to control snails in areas prone to schistosomiasis infections of humans, also likely works by uncoupling oxidative phosphorylation, but less is known about other aspects of its toxicology. The effects of TFM include reductions in energy stores, particularly glycogen and high energy phosphagens. However, non-target fishes readily recover from sub-lethal TFM exposure as demonstrated by the rapid restoration of energy stores and clearance of TFM. Although both TFM and niclosamide are non-persistent in the environment and critical for sea lamprey control, increasing public and institutional concerns about pesticides in the environment makes it imperative to explore other means of sea lamprey control. Accordingly, we also address possible "next-generation" strategies of sea lamprey control including genetic tools such as RNA interference and CRISPR-Cas9 to impair critical physiological processes (e.g. reproduction, digestion, metamorphosis) in lamprey, and the use of green chemistry to develop more environmentally benign chemical methods of sea lamprey control.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations77
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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