Detection and virulence of <i>Lactococcus garvieae</i> and <i>L. petauri</i> from four lakes in southern California
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The first objective of the study aimed to detect the presence of Lactococcus petauri, L. garvieae, and L. formosensis in fish (n = 359) and environmental (n = 161) samples from four lakes near an affected fish farm in California during an outbreak in 2020. The second objective was to compare the virulence of the Lactococcus spp. in Rainbow Trout Oncorhynchus mykiss and Largemouth Bass Micropterus salmoides. METHODS: Standard bacterial culture methods were used to isolate Lactococcus spp. from brain and posterior kidney of sampled fish from the four lakes. Quantitative PCR (qPCR) was utilized to detect Lactococcus spp. DNA in fish tissues and environmental samples from the four lakes. Laboratory controlled challenges were conducted by injecting fish intracoelomically with representative isolates of L. petauri (n = 17), L. garvieae (n = 2), or L. formosensis (n = 4), and monitored for 14 days postchallenge (dpc). RESULT: Lactococcus garvieae was isolated from the brains of two Largemouth Bass in one of the lakes. Lactococcus spp. were detected in 14 fish (8 Bluegills Lepomis macrochirus and 6 Largemouth Bass) from 3 out of the 4 lakes using a qPCR assay. Of the collected environmental samples, all 4 lakes tested positive for Lactococcus spp. in the soil samples, while 2 of the 4 lakes tested positive in the water samples through qPCR. Challenged Largemouth Bass did not show any signs of infection postinjection throughout the challenge period. Rainbow Trout infected with L. petauri showed clinical signs within 3 dpc and presented a significantly higher cumulative mortality (62.4%; p < 0.0001) at 14 dpc when compared to L. garvieae (0%) and L. formosensis (7.5%) treatments. CONCLUSION: The study suggests that qPCR can be used for environmental DNA monitoring of Lactococcus spp. and demonstrates virulence diversity between the etiological agents of piscine lactococcosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».