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Enregistrement W4393226636 · doi:10.7717/peerj.17051

Interwoven processes in fish development: microbial community succession and immune maturation

2024· article· en· W4393226636 sur OpenAlexafffund
Lisa Zoé Auclert, Mousumi Sarker Chhanda, Nicolas Derôme

Notice bibliographique

RevuePeerJ · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAquaculture disease management and microbiota
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaOntario GenomicsOntario Genomics InstituteGenome Canada
Mots-clésImmune systemBiologyAquacultureVaccinationAntibioticsOrganismImmunityFish <Actinopterygii>OntogenyHost (biology)EcologyImmunologyMicrobiologyFisheryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fishes are hosts for many microorganisms that provide them with beneficial effects on growth, immune system development, nutrition and protection against pathogens. In order to avoid spreading of infectious diseases in aquaculture, prevention includes vaccinations and routine disinfection of eggs and equipment, while curative treatments consist in the administration of antibiotics. Vaccination processes can stress the fish and require substantial farmer's investment. Additionally, disinfection and antibiotics are not specific, and while they may be effective in the short term, they have major drawbacks in the long term. Indeed, they eliminate beneficial bacteria which are useful for the host and promote the raising of antibiotic resistance in beneficial, commensal but also in pathogenic bacterial strains. Numerous publications highlight the importance that plays the diversified microbial community colonizing fish (i.e., microbiota) in the development, health and ultimately survival of their host. This review targets the current knowledge on the bidirectional communication between the microbiota and the fish immune system during fish development. It explores the extent of this mutualistic relationship: on one hand, the effect that microbes exert on the immune system ontogeny of fishes, and on the other hand, the impact of critical steps in immune system development on the microbial recruitment and succession throughout their life. We will first describe the immune system and its ontogeny and gene expression steps in the immune system development of fishes. Secondly, the plurality of the microbiotas (depending on host organism, organ, and development stage) will be reviewed. Then, a description of the constant interactions between microbiota and immune system throughout the fish's life stages will be discussed. Healthy microbiotas allow immune system maturation and modulation of inflammation, both of which contribute to immune homeostasis. Thus, immune equilibrium is closely linked to microbiota stability and to the stages of microbial community succession during the host development. We will provide examples from several fish species and describe more extensively the mechanisms occurring in zebrafish model because immune system ontogeny is much more finely described for this species, thanks to the many existing zebrafish mutants which allow more precise investigations. We will conclude on how the conceptual framework associated to the research on the immune system will benefit from considering the relations between microbiota and immune system maturation. More precisely, the development of active tolerance of the microbiota from the earliest stages of life enables the sustainable establishment of a complex healthy microbial community in the adult host. Establishing a balanced host-microbiota interaction avoids triggering deleterious inflammation, and maintains immunological and microbiological homeostasis.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,607
Score d'incertitude au seuil0,446

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,231 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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