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Enregistrement W4206790801 · doi:10.3389/fimmu.2021.787033

Transcriptome Analysis of Atlantic Salmon (Salmo salar) Skin in Response to Sea Lice and Infectious Salmon Anemia Virus Co-Infection Under Different Experimental Functional Diets

2022· article· en· W4206790801 sur OpenAlexafffund
Wenlong Cai, Surendra Kumar, Umasuthan Navaneethaiyer, Albert Caballero‐Solares, Laura A. Carvalho, Shona K. Whyte, Sara L. Purcell, Nellie Gagné, Tiago S. Hori, Melissa Allen, Richard G. Taylor, Rachel Balder, Christopher C. Parrish, Matthew L. Rise, Mark D. Fast

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAquaculture disease management and microbiota
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaMemorial University of NewfoundlandUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesGenome Atlantic
Mots-clésLepeophtheirusBiologySalmoInfestationTranscriptomeVirusParasite hostingZoologyVirologyFisheryFish <Actinopterygii>GeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sea lice ( Lepeophtheirus salmonis ) are ectoparasitic copepods that cause significant economic loss in marine salmoniculture. In commercial salmon farms, infestation with sea lice can enhance susceptibility to other significant pathogens, such as the highly contagious infectious salmon anemia virus (ISAv). In this study, transcriptomic analysis was used to evaluate the impact of four experimental functional feeds (i.e. 0.3% EPA/DHA+high-ω6, 0.3% EPA/DHA+high-ω6+immunostimulant (IS), 1% EPA/DHA+high-ω6, and 1% EPA/DHA+high-ω3) on Atlantic salmon ( Salmo salar ) during a single infection with sea lice ( L. salmonis ) and a co-infection with sea lice and ISAv. The overall objectives were to compare the transcriptomic profiles of skin between lice infection alone with co-infection groups and assess differences in gene expression response among animals with different experimental diets. Atlantic salmon smolts were challenged with L. salmonis following a 28-day feeding trial. Fish were then challenged with ISAv at 18 days post-sea lice infection (dpi), and maintained on individual diets, to establish a co-infection model. Skin tissues sampled at 33 dpi were subjected to RNA-seq analysis. The co-infection’s overall survival rates were between 37%-50%, while no mortality was observed in the single infection with lice. With regard to the infection status, 756 and 1303 consensus differentially expressed genes (DEGs) among the four diets were identified in “lice infection vs. pre-infection” and “co-infection vs. pre-infection” groups, respectively, that were shared between the four experimental diets. The co-infection groups (co-infection vs. pre-infection) included up-regulated genes associated with glycolysis, the interferon pathway, complement cascade activity, and heat shock protein family, while the down-regulated genes were related to antigen presentation and processing, T-cell activation, collagen formation, and extracellular matrix. Pathway enrichment analysis conducted between infected groups (lice infection vs. co-infection) resulted in several immune-related significant GO terms and pathways unique to this group, such as “autophagosome”, “cytosolic DNA-sensing pathway” and “response to type I interferons”. Understanding how experimental functional feeds can impact the host response and the trajectory of co-infections will be an essential step in identifying efficacious intervention strategies that account for the complexities of disease in open cage culture.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations28
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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