Environmental DNA from multiple pathogens is elevated near active Atlantic salmon farms
Notice bibliographique
Résumé
The spread of infection from reservoir host populations is a key mechanism for disease emergence and extinction risk and is a management concern for salmon aquaculture and fisheries. Using a quantitative environmental DNA methodology, we assessed pathogen environmental DNA in relation to salmon farms in coastal British Columbia, Canada, by testing for 39 species of salmon pathogens (viral, bacterial, and eukaryotic) in 134 marine environmental samples at 58 salmon farm sites (both active and inactive) over 3 years. Environmental DNA from 22 pathogen species was detected 496 times and species varied in their occurrence among years and sites, likely reflecting variation in environmental factors, other native host species, and strength of association with domesticated Atlantic salmon. Overall, we found that the probability of detecting pathogen environmental DNA (eDNA) was 2.72 (95% CI: 1.48, 5.02) times higher at active versus inactive salmon farm sites and 1.76 (95% CI: 1.28, 2.42) times higher per standard deviation increase in domesticated Atlantic salmon eDNA concentration at a site. If the distribution of pathogen eDNA accurately reflects the distribution of viable pathogens, our findings suggest that salmon farms serve as a potential reservoir for a number of infectious agents; thereby elevating the risk of exposure for wild salmon and other fish species that share the marine environment.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».