Descriptive multi-agent epidemiology via molecular screening on Atlantic salmon farms in the northeast Pacific Ocean
Notice bibliographique
Résumé
Rapid expansion of salmon aquaculture has resulted in high-density populations that host diverse infectious agents, for which surveillance and monitoring are critical to disease management. Screening can reveal infection diversity from which disease arises, differential patterns of infection in live and dead fish that are difficult to collect in wild populations, and potential risks associated with agent transmission between wild and farmed hosts. We report results from a multi-year infectious-agent screening program of farmed salmon in British Columbia, Canada, using quantitative PCR to assess presence and load of 58 infective agents (viruses, bacteria, and eukaryotes) in 2931 Atlantic salmon (Salmo salar). Our analysis reveals temporal trends, agent correlations within hosts, and agent-associated mortality signatures. Multiple agents, most notably Tenacibaculum maritimum, were elevated in dead and dying salmon. We also report detections of agents only recently shown to infect farmed salmon in BC (Atlantic salmon calicivirus, Cutthroat trout virus-2), detection in freshwater hatcheries of two marine agents (Kudoa thyrsites and Tenacibaculum maritimum), and detection in the ocean of a freshwater agent (Flavobacterium psychrophilum). Our results provide information for farm managers, regulators, and conservationists, and enable further work to explore patterns of multi-agent infection and farm/wild transmission risk.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».