Discovery and surveillance of viruses from salmon in British Columbia using viral immune-response biomarkers, metatranscriptomics, and high-throughput RT-PCR
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The emergence of infectious agents poses a continual economic and environmental challenge to aquaculture production, yet the diversity, abundance, and epidemiology of aquatic viruses are poorly characterised. In this study, we applied salmon host transcriptional biomarkers to identify and select fish in a viral disease state, but only those that were negative for known viruses based on RT-PCR screening. These fish were selected for metatranscriptomic sequencing to discover potential viral pathogens of dead and dying farmed Atlantic (Salmo salar) and Chinook (Oncorhynchus tshawytscha) salmon in British Columbia (BC). We found that the application of the biomarker panel increased the probability of discovering viruses in aquaculture populations. We discovered two viruses that have not previously been characterised in Atlantic salmon farms in BC (Atlantic salmon calicivirus and Cutthroat trout virus-2), as well as partially sequenced three putative novel viruses. To determine the epidemiology of the newly discovered or emerging viruses, we conducted high-throughput reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) and screened over 9,000 farmed and wild salmon sampled over one decade. Atlantic salmon calicivirus and Cutthroat trout virus-2 were in more than half of the farmed Atlantic salmon we tested. Importantly we detected some of the viruses we first discovered in farmed Atlantic salmon in Chinook salmon, suggesting a broad host range. Finally, we applied in situ hybridisation to determine infection and found differing cell tropism for each virus tested. Our study demonstrates that continual discovery and surveillance of emerging viruses in these ecologically important salmon will be vital for management of both aquaculture and wild resources in the future.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».