Impact of co‐infection with <i>Lepeophtheirus salmonis</i> and <i>Moritella viscosa</i> on inflammatory and immune responses of Atlantic salmon (<i>Salmo salar</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study was conducted to determine the effects of a co‐infection with Moritella viscosa at different exposure levels of sea lice Lepeophtheirus salmonis in Atlantic salmon (Salmo salar). M. viscosa (1.14 × 106 cfu/ml) was introduced to all experimental tanks at 10 days post‐lice infection (dpLs). Mean lice counts decreased over time in both the medium lice co‐infection (31.5 ± 19.0 at 7 dpLs; 16.9 ± 9.3 at 46 dpLs) and high lice co‐infection (62.0 ± 10.8 at 7 dpLs; 37.6 ± 11.3 at 46 dpLs). There were significantly higher mortalities and more severe skin lesions in the high lice co‐infected group compared to medium lice co‐infected group or M. viscosa‐only infection. Quantitative gene expression analysis detected a significant upregulation of genes in skin from the high lice co‐infection group consistent with severe inflammation (il‐8, mmp‐9, hep, saa). Skin lesions retrieved throughout the study were positive for M. viscosa growth, but these were rarely located in regions associated with lice. These results suggest that while M. viscosa infection itself may induce skin lesion development in salmon, co‐infection with high numbers of lice can enhance this impact and significantly reduce the ability of these lesions to resolve, resulting in increased mortality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».