Genetic characterization of heterologous <i>Edwardsiella piscicida</i> isolates from diverse fish hosts and virulence assessment in a Chinook salmon <i>Oncorhynchus tshawytscha</i> model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Edwardsiella piscicida is an emergent global fish pathogen with a wide host range, although host associations driving genetic diversity remain unclear. This study investigated the genetic and virulence diversity of 37 E. piscicida isolates recovered from 10 fish species in North America. Multilocus sequence analysis (MLSA) was conducted using concatenated alignments of the gyrB , pgi and phoU sequences. MLSA clustered the tested isolates into six discrete clades. In light of recent disease outbreaks in cultured salmonids, the virulence of each clade was evaluated in Chinook salmon Oncorhynchus tshawytscha fingerlings following intracoelomic challenge of ~10 6 CFU/fish. Challenged and control fish were monitored for 21d, and microbiological and histological examination was performed on dead and surviving fish. Peak mortality occurred 3–5 days post‐challenge (dpc) regardless of isolate or genetic group. Edwardsiella piscicida was recovered from all moribund and dead animals. At 21 dpc, fish challenged with isolates from clades II, III and IV presented cumulative mortality ≥83.3%, whereas isolates from clade I, V and VI resulted in cumulative mortality ≤71.4%. This study suggests an underlying genetic basis for strain virulence and potential host associations. Further investigations using other fish models and variable challenge conditions are warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».