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Enregistrement W3164040217 · doi:10.1093/femsre/fuab030

Fishing for the right probiotic: host–microbe interactions at the interface of effective aquaculture strategies

2021· review· en· W3164040217 sur OpenAlexafffund
Luana Langlois, Nadeem Akhtar, Kam Chiu Tam, Brian Dixon, Gregor Reid

Notice bibliographique

RevueFEMS Microbiology Reviews · 2021
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareUniversity of WaterlooLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyProbioticAquacultureHost (biology)FishingMicrobiologyEcologyFish <Actinopterygii>FisheryBacteriaGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effective aquaculture management strategies are paramount to global food security. Growing demands stimulate the intensification of production and create the need for practices that are both economically viable and environmentally sustainable. Importantly, pathogenic microbes continue to be detrimental to fish growth and survival. In terms of host health, the intestinal mucosa and its associated consortium of microbes have a critical role in modulating fitness and present an attractive opportunity to promote health at this interface. In light of this, the administration of probiotic microorganisms is being considered as a means to restore and sustain health in fish. Current evidence suggests that certain probiotic strains might be able to augment immunity, enhance growth rate and protect against infection in salmonids, the most economically important family of farmed finfish. This review affirms the relevance of host-microbe interactions in salmonids in light of emerging evidence, with an emphasis on intestinal health. In addition, the current understanding of the mode of action of probiotics in salmonid fish is discussed, along with delivery systems that can effectively carry the living microbes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil0,582

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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