Global gene expression responses of Atlantic salmon skin to Moritella viscosa
Notice bibliographique
Résumé
Moritella viscosa is a Gram-negative pathogen that causes large, chronic ulcers, known as winter-ulcer disease, in the skin of several fish species including Atlantic salmon. We used a bath challenge approach to profile the transcriptome responses of M. viscosa-infected Atlantic salmon skin at the lesion (Mv-At) and away from the lesion (Mv-Aw) sites. M. viscosa infection was confirmed through RNA-based qPCR assays. RNA-Seq identified 5212 and 2911 transcripts differentially expressed in the Mv-At compared to no-infection control and Mv-Aw groups, respectively. Also, there were 563 differentially expressed transcripts when comparing the Mv-Aw to control samples. Our results suggest that M. viscosa caused massive and strong, but largely infection site-focused, transcriptome dysregulations in Atlantic salmon skin, and its effects beyond the skin lesion site were comparably subtle. The M. viscosa-induced transcripts of Atlantic salmon were mainly involved in innate and adaptive immune response-related pathways, whereas the suppressed transcripts by this pathogen were largely connected to developmental and cellular processes. As validated by qPCR, M. viscosa dysregulated transcripts encoding receptors, signal transducers, transcription factors and immune effectors playing roles in TLR- and IFN-dependent pathways as well as immunoregulation, antigen presentation and T-cell development. This study broadened the current understanding of molecular pathways underlying M. viscosa-triggered responses of Atlantic salmon, and identified biomarkers that may assist to diagnose and combat this pathogen.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».