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Enregistrement W4394683146 · doi:10.1128/aem.02349-23

Redefining piscine lactococcosis

2024· article· en· W4394683146 sur OpenAlexaff
Taylor I. Heckman, Zeinab Yazdi, Caitlin E. Older, Matt J. Griffin, Geoffrey C. Waldbieser, Alexander M. Chow, Isabella Medina Silva, Kelsey M. Anenson, Julio C. García, Benjamin R. LaFrentz, Ðurđa Slavić, Kathy Toohey-Kurth, Paula Yant, Heather Fritz, Eileen E. Henderson, Rebeccah McDowall, Hugh Y. Cai, Mark Adkison, Esteban Soto

Notice bibliographique

RevueApplied and Environmental Microbiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAquaculture disease management and microbiota
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesAgricultural Research ServiceCalifornia Department of Fish and WildlifeUniversity of California, DavisMississippi State UniversityU.S. Department of Agriculture
Mots-clésBiologyRibotypingMicrobiologyPathogenTypingAntimicrobialGeneGeneticsPolymerase chain reaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Piscine lactococcosis is a significant threat to cultured and wild fish populations worldwide. The disease typically presents as a per-acute to acute hemorrhagic septicemia causing high morbidity and mortality, recalcitrant to antimicrobial treatment or management interventions. Historically, the disease was attributed to the gram-positive pathogen Lactococcus garvieae . However, recent work has revealed three distinct lactococcosis-causing bacteria (LCB)— L. garvieae, L. petauri, and L. formosensis— which are phenotypically and genetically similar, leading to widespread misidentification. An update on our understanding of lactococcosis and improved methods for identification are urgently needed. To this end, we used representative isolates from each of the three LCB species to compare currently available and recently developed molecular and phenotypic typing assays, including whole-genome sequencing (WGS), end-point and quantitative PCR (qPCR) assays, matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry (MALDI-TOF MS), API 20 Strep and Biolog systems, fatty acid methyl ester analysis (FAME), and Sensititre antimicrobial profiling. Apart from WGS, sequencing of the gyrB gene was the only method capable of consistent and accurate identification to the species and strain level. A qPCR assay based on a putative glycosyltransferase gene was also able to distinguish L. petauri from L. garvieae/formosensis . Biochemical tests and MALDI-TOF MS showed some species-specific patterns in sugar and fatty acid metabolism or protein profiles but should be complemented by additional analyses. The LCB demonstrated overlap in host and geographic range, but there were relevant differences in host specificity, regional prevalence, and antimicrobial susceptibility impacting disease treatment and prevention. IMPORTANCE Lactococcosis affects a broad range of host species, including fish from cold, temperate, and warm freshwater or marine environments, as well as several terrestrial animals, including humans. As such, lactococcosis is a disease of concern for animal and ecosystem health. The disease is endemic in European and Asian aquaculture but is rapidly encroaching on ecologically and economically important fish populations across the Americas. Piscine lactococcosis is difficult to manage, with issues of vaccine escape, ineffective antimicrobial treatment, and the development of carrier fish or biofilms leading to recurrent outbreaks. Our understanding of the disease is also widely outdated. The accepted etiologic agent of lactococcosis is Lactococcus garvieae . However, historical misidentification has masked contributions from two additional species, L. petauri and L. formosensis , which are indistinguishable from L. garvieae by common diagnostic methods. This work is the first comprehensive characterization of all three agents and provides direct recommendations for species-specific diagnosis and management.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,175 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations34
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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