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Enregistrement W4391654086 · doi:10.1128/spectrum.02943-23

Characterization of gill bacterial microbiota in wild Arctic char ( <i>Salvelinus alpinus</i> ) across lakes, rivers, and bays in the Canadian Arctic ecosystems

2024· article· en· W4391654086 sur OpenAlexafffundabout
Flora Amill, Jeff Gauthier, Milla Rautio, Nicolas Derôme

Notice bibliographique

RevueMicrobiology Spectrum · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAquaculture disease management and microbiota
Établissements canadiensUniversité du Québec à ChicoutimiUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundSentinelle Nord, Université LavalPolar Knowledge CanadaGenome CanadaUniversité Laval
Mots-clésArctic charSalvelinusArcticEcologyBiologyPermafrostFisheryTrout

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Teleost gill mucus has a highly diverse microbiota, which plays an essential role in the host’s fitness and is greatly influenced by the environment. Arctic char ( Salvelinus alpinus ), a salmonid well adapted to northern conditions, faces multiple stressors in the Arctic, including water chemistry modifications, that could negatively impact the gill microbiota dynamics related to the host’s health. In the context of increasing environmental disturbances, we aimed to characterize the taxonomic distribution of transcriptionally active taxa within the bacterial gill microbiota of Arctic char in the Canadian Arctic in order to identify active bacterial composition that correlates with environmental factors. For this purpose, a total of 140 adult anadromous individuals were collected from rivers, lakes, and bays belonging to five Inuit communities located in four distinct hydrologic basins in the Canadian Arctic (Nunavut and Nunavik) during spring (May) and autumn (August). Various environmental factors were collected, including latitudes, water and air temperatures, oxygen concentration, pH, dissolved organic carbon (DOC), salinity, and chlorophyll-a concentration. The taxonomic distribution of transcriptionally active taxa within the gill microbiota was quantified by 16S rRNA gene transcripts sequencing. The results showed differential bacterial activity between the different geographical locations, explained by latitude, salinity, and, to a lesser extent, air temperature. Network analysis allowed the detection of a potential dysbiosis signature (i.e., bacterial imbalance) in fish gill microbiota from Duquet Lake in the Hudson Strait and the system Five Mile Inlet connected to the Hudson Bay, both showing the lowest alpha diversity and connectivity between taxa. IMPORTANCE This paper aims to decipher the complex relationship between Arctic char ( Salvelinus alpinus ) and its symbiotic microbial consortium in gills. This salmonid is widespread in the Canadian Arctic and is the main protein and polyunsaturated fatty acids source for Inuit people. The influence of environmental parameters on gill microbiota in wild populations remains poorly understood. However, assessing the Arctic char’s active gill bacterial community is essential to look for potential pathogens or dysbiosis that could threaten wild populations. Here, we concluded that Arctic char gill microbiota was mainly influenced by latitude and air temperature, the latter being correlated with water temperature. In addition, a dysbiosis signature detected in gill microbiota was potentially associated with poor fish health status recorded in these disturbed environments. With those results, we hypothesized that rapid climate change and increasing anthropic activities in the Arctic might profoundly disturb Arctic char gill microbiota, affecting their survival.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,857
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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