A Comparison of Nonlethal and Destructive Methods for Broad-Based Infectious Agent Screening of Chinook Salmon Using High-Throughput qPCR
Notice bibliographique
Résumé
Molecular tools, such as high-throughput quantitative polymerase chain reaction (HT-qPCR), are useful for monitoring multiple infectious agents in wild animal populations (i.e., broad-based screening). If destructive tissue samples cannot be obtained due to experimental design requirements (e.g., bio-telemetry; holding with repeated biopsy) or the conservation status of host species, then nonlethally sampled tissues can be substituted. However, infection profiles have been found to differ between nonlethally and destructively sampled tissues. We present a comparative analysis of nonlethal (gill and blood) and destructive (pool of internal and external tissue) approaches for broad-based infectious agent screening of adult Chinook Salmon Oncorhynchus tshawytscha. Of a possible 47 agents, 16 were detected overall by nonlethal and destructive methods. Our results indicated moderate differences in infection profiles among tissues, with limitations of each tissue type dependent on the ecology of each agent. The gill was the most comprehensive screening tissue, as more infectious agents were detected overall in gill (n = 16) than in blood (n = 12) or multi-tissue pools (n = 15). The agreement in the estimated agent prevalence between tissue types ranged from poor to excellent, while overall agent community structure (the combined prevalence of all agents) showed low agreement between tissue types. Two agents occurred at 100% prevalence in all tissue types. Nine agents, including types of bacteria and gill parasites, were more prevalent in gill than in blood, while five agents, including one virus and several microparasites, were more prevalent in blood. Future studies should pair microscopy and histopathology with HT-qPCR to better characterize host health and disease development relative to molecular detection of agents across tissue types.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».