Effect of marennine on the rearing medium and microbiota of <i>Mytilus edulis</i> larvae and its protective effect after exposure to the pathogenic <i>Vibrio splendidus</i>
Notice bibliographique
Résumé
Opportunistic pathogens have been associated with yield-limiting factors in bivalve hatcheries. Numerous natural compounds are being investigated for their beneficial effects and potential to enhance larval resistance without requiring antibiotics. One of those is the use of marennine, a blue pigment, originating from the diatom Haslea ostrearia, which has demonstrated a positive effect on larvae survival. The aim of this study was to highlight the protective effect of marennine on Mytilus edulis larvae during bacterial challenges in relation to a potential modification of the marennine-treated larvae microbiota. D-larvae and post-larvae were exposed for 96 h to Vibrio splendidus (106 cell mL−1) with and without mareninne (500 µg L−1). The presence of marennine increased the survival rate of D-larvae exposed to the pathogen. The molecular analysis of the larvae microbiota diversity indicated a modification in the D-larval microbiota’s richness related to survival rates of larvae. Ultimately, our study sheds light on the importance of the larval microbiota in pathogen resistance during the bivalve rearing process.
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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) | 0,002 | 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 ».