Effect of Dietary Seaweed (<i>Gracilaria pulvinata</i> and <i>Sargassum ilicifolium</i>) on Serum and Mucosal Immunity, Some Growth and Immune‐Related Genes Expression, Antioxidant Status, and Fatty Acid Profile in Asian Seabass (<i>Lates calcarifer</i>)
Notice bibliographique
Résumé
This study was done to appraise the effects of the combination of dietary Gracilaria pulvinata and Sargassum ilicifolium on growth, immunity, and fatty acid profile in Asian seabass (Lates calcarifer). A total of 540 juveniles (36.06 ± 0.05 g) were stocked into eighteen 200 L tanks and divided into six experimental treatments, each in triplicate. Fish were fed diets containing 0 (control), 3% (SW3), 6% (SW6), 9% (SW9), 12% (SW12), and 15% (SW15) mixtures of both seaweeds powder in equal proportions (1 : 1) for 56 days. There was no improvement in weight gain parameters. Serum lysozyme and peroxidase activities in SW9 and SW12 treatments were significantly higher in compare to other treatments. The highest activities of skin mucus lysozyme, alkaline phosphatase, and total protease were observed in the SW12. Liver igf-1, il-1β, il-8, and lysozyme expression showed a rising trend up to SW9 and then decreased. Liver antioxidant enzymes activity and glutathione content showed a similar pattern of changes. Liver total antioxidant capacity was highest in the SW9 treatment, while the lowest value of liver malondialdehyde was observed in the 12% seaweed treatment. The amount of total n‐3 polyunsaturated fatty acids, especially docosahexaenoic acid, was higher in the SW12 and SW15 treatments in compare to others. Our findings suggest that adding 9%–12% of Gracilaria and Sargassum seaweed powder to the diet improves serum and mucosal immunity, antioxidant status, and fatty acid profile in L. calcarifer juveniles.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».