Strain-Dependent Thermoadaptation in the Fish Pathogen Aeromonas salmonicida subsp. salmonicida
Notice bibliographique
Résumé
Strains of Aeromonas salmonicida subsp. salmonicida, a major pathogen of salmonids, typically do not grow at temperatures above 30 °C. The effects of thermal stress on this bacterium have been extensively studied. Recently, we demonstrated that repeated exposure to cyclical thermal stress, reaching up to 37 °C, can induce permanent thermoadaptation in certain strains of this bacterium. Many aspects of this adaptation process remain poorly understood. We generated 88 thermoadapted strains of A. salmonicida subsp. salmonicida capable of sustained growth at 33 °C or higher demonstrating that prolonged heat exposure can shift a substantial proportion of psychrophilic strains toward a more mesophilic-like behavior. Although growth at 35 °C was still weaker than in naturally mesophilic A. salmonicida strains, some thermoadapted strains were able to grow up to 37 °C. North American strains harboring the genomic island AsaGEI1a, a known biomarker, exhibited a significantly reduced capacity for thermoadaptation, suggesting a possible genetic constraint, although genomic analyses indicate that AsaGEI1a itself is not directly responsible for this limitation. Genotyping and phenotypic analyses revealed that thermoadaptation is frequently associated with the loss of Type III secretion system and the A-layer, two key virulence factors. Only 7% of the thermoadapted strains retained both features. Overall, our findings suggest that thermoadaptation may represent a potential mechanism influencing the persistence of some psychrophilic A. salmonicida subsp. salmonicida strains in warming aquatic environments under climate change.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».