Impact of Infection with Flavobacterium psychrophilum and Antimicrobial Treatment on the Intestinal Microbiota of Rainbow Trout
Notice bibliographique
Résumé
The diversity and composition of intestinal microbiota in rainbow trout have been studied using next-generation sequencing (NGS), although few studies have examined the effects of antimicrobials. We evaluated the effect of antibiotics florfenicol and erythromycin and infection with or without Flavobacterium psychrophilum on the intestinal microbiota in rainbow trout juveniles (30–40 g) using NGS. Prophylactic oral antibiotic treatments were administered for 10 days before groups of fish were injected intraperitoneally with virulent F. psychrophilum. Intestinal content (allochthonous bacteria) was collected at day −11, 0, 12, and 24 p.i., and the v3–v4 region of the 16S rRNA gene was sequenced using Illumina MiSeq. Before prophylactic treatment, Tenericutes and Proteobacteria were the most abundant phyla identified and Mycoplasma was the most abundant genus. Fish infected with F. psychrophilum had decreased alpha diversity and a high abundance of Mycoplasma. Fish administered florfenicol had increased alpha diversity compared to the control at day 24 p.i., although both florfenicol and erythromycin-treated fish had a higher abundance of potential pathogens, specifically Aeromonas, Pseudomonas, and Acinetobacter. Mycoplasma disappeared after treatment but appeared again after day 24. This study demonstrates that prophylactic oral treatment with antibiotics florfenicol and erythromycin as well as F. psychrophilum infection changed the composition of intestinal microbiota in rainbow trout juveniles that did not recover by day 24 p.i. and further long-term effects on the host need to be investigated.
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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 ».