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Enregistrement W4309614525 · doi:10.3389/fimmu.2022.1019404

Why vaccines fail against Piscirickettsiosis in farmed salmon and trout and how to avoid it: A review

2022· review· en· W4309614525 sur OpenAlexaff
Paula Valenzuela-Avilés, Débora Torrealba, Carolina Figueroa, Luís Mercado, Brian Dixon, Pablo Conejeros, José Gallardo-Matus

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueParasite Biology and Host Interactions
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesComisión Nacional de Investigación Científica y TecnológicaAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloPontificia Universidad Católica de Valparaíso
Mots-clésBiologyTroutImmune systemAquaculturePathogenPopulationDiseaseImmunologyFish <Actinopterygii>Environmental healthFisheryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Piscirickettsiosis is the most severe, persistent, and damaging disease that has affected the Chilean salmon industry since its origins in the 1980s. As a preventive strategy for this disease, different vaccines have been developed and used over the last 30 years. However, vaccinated salmon and trout frequently die in the sea cages and the use of antibiotics is still high demonstrating the low efficiency of the available vaccines. The reasons why the vaccines fail so often are still debated, but it could involve different extrinsic and intrinsic factors. Among the extrinsic factors, mainly associated with chronic stress, we can distinguish: 1) biotic including coinfection with sea lice, sealions attacks or harmful algal blooms; 2) abiotic including low oxygen or high temperature; and 3) farm-management factors including overcrowding or chemical delousing treatments. Among the intrinsic factors, we can distinguish: 1) fish-related factors including host’s genetic variability (species, population and individual), sex or age; 2) pathogen-related factors including their variability and ability to evade host immune responses; and 3) vaccine-related factors including low immunogenicity and poor matches with the circulating pathogen strain. Based on the available evidence, in order to improve the development and the efficacy of vaccines against P. salmonis we recommend: a) Do not perform efficacy evaluations by intraperitoneal injection of pathogens because they generate an artificial protective immune response, instead cohabitation or immersion challenges must be used; b) Evaluate the diversity of pathogen strains in the field and ensure a good antigenic match with the vaccines; c) Investigate whether host genetic diversity could be improved, e.g. through selection, in favor of better and longer responses to vaccination; d) To reduce the stressful effects at the cage level, controlling the co-infection of pathogens and avoiding fish overcrowding. To date, we do not know the immunological mechanisms by which the vaccines against P. salmonis may or may not generate protection. More studies are required to identify what type of response, cellular or molecular, is required to develop effective vaccines.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,294 · 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.

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

Citations29
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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