The Pathobiome of <scp><i>Salmo trutta</i></scp> From the North Sea to the Barents Sea
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aim Salmonids are some of the best studied species with respect to their pathobiome, and at the northern range limit, there is potential for pathogens to expand with both climate change and increased fish farming in the north. Location We sampled sea‐run brown trout from throughout Norway for gill tissue and conducted both pooled and individual screenings for a total of 47 pathogens. Time Period Samples were collected during spring in 2020 and 2021. Major Taxa Bacteria, viruses and parasites of sea‐run brown trout. Methods Brown trout were gill biopsied as part of the national sea lice monitoring programme and samples were sent for laboratory analysis using the Fluidigm system, which screened for a broad panel of different pathogenic species. Results Permutated multivariate analysis of variance revealed that the pathobiome richness of trout was more related to latitude than to fish farming biomass in the region where samples were taken. However, non‐metric multidimensional scaling revealed a significant association between the individual pathobiome and the number of copepodid‐stage Lepeophtheirus salmonis lice, which did reveal a south/central versus northern Norway segregation in pathogen distributions. Importantly, many pathogens positively associated with sea lice in southern/central Norway are known to be carried, and potentially transmitted by sea lice. Main conclusions In northern Norway, pathogens normally associated with infection and disease in trout were more commonly observed. However, given that most pathogens were detected from southern to northern Norway, it appears that further expansion of farms in the north are not likely to lead to further introductions of pathogens into northern areas of Norway, although it could amplify the prevalence of these pathogens on wild salmon.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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)
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 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 ».