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Enregistrement W4411975827 · doi:10.3390/microorganisms13071567

Improved Growth Media for Isolation and Identification of Fish Pathogenic Tenacibaculum spp.

2025· article· en· W4411975827 sur OpenAlexaff
Erwan Lagadec, Ingeborg Emilie Berg Kahrs, Kathleen Frisch, Henrik Duesund, Are Nylund, Sverre Bang Småge

Notice bibliographique

RevueMicroorganisms · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAquaculture disease management and microbiota
Établissements canadiensCermaq (Canada)
Organismes subventionnairesDirectorate for Biological Sciences
Mots-clésBiologyAgarIsolation (microbiology)Agar plateOutbreakSalmoZoologyFish <Actinopterygii>MicrobiologyFisheryBacteriaVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Standard blood agar medium with 2% NaCl (BAS) and Marine Agar (MA) are commonly used in bacteriological investigations of winter ulcers in farmed Atlantic salmon (Salmo salar Linnaeus) in Norway and allow easy recovery of Moritella viscosa based on its characteristic viscous colonies and β-hemolytic activity. However, the recent increase in cases of winter ulcers involving Tenacibaculum spp. and the potential emergence of T. maritimum due to rising temperatures highlight the need for improved methods of isolation and identification. Indeed, the recovery of Tenacibaculum spp. from outbreaks of winter ulcers or tenacibaculosis can be challenging. Despite the development of several agar media over the years to overcome this issue, such as Flexibacter maritimus medium (FMM), it remains difficult to differentiate Tenacibaculum species. We evaluated the growth dynamics and phenotypic characteristics of 13 bacterial isolates commonly associated with ulcer outbreaks on five different agar media, including two new formulations: kanamycin-supplemented marine blood agar for the selective isolation of Tenacibaculum spp. (KABAMA) and general blood agar for marine bacteria (BAMA). These new media facilitate the identification of Tenacibaculum spp., including T. maritimum, by distinguishing colonies based on their specific color, shape, and hemolytic activity.

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

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 GPT0,208
Écart entre enseignants0,204 · 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'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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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