<i>Edwardsiella ictaluri</i>: A systemic review and future perspectives on disease management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Edwardsiella ictaluri , a non‐zoonotic Gram‐negative bacterium, has been known to science for more than 4 decades. It was reported for the first time in 1979 in Ictalurus punctatus in the USA and later in Pangasianodon hypophthalmus and Pelteobagrus fulvidraco in Asia. Even though catfish species are more susceptible to E. ictaluri , other fish species are also affected, and up to 44 fish species in four continents are known to be susceptible. The diseases caused by E. ictaluri are known as enteric septicaemia of catfish (ESC) in channel catfish, bacillary necrosis of pangasius (BNP) in striped catfish, red head disease in yellow catfish and edwardsiellosis in tilapia. Outbreaks caused by E. ictaluri can cause up to 100% mortality resulting in substantive economic losses to the industry, threatening food security and undermining sustainability. Although efforts have been made to prevent and control this pathogen using vaccines, antibiotics, disease resistance selective breeding, functional feed ingredients, prebiotics and probiotics, and biosecurity measures, E. ictaluri is still causing health issues in different countries. Here, we provided with a comprehensive review that addressed the current knowledge of E. ictaluri bacteriological characteristics, epidemiology, pathogenesis, diagnosis, control and management. Furthermore, we also provided the future perspectives based on advanced technologies and biosecurity management in aquaculture to assist pathogen control and/or eradication.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».