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Enregistrement W4414845401 · doi:10.20473/jmv.vol8.iss2.2025.350-367

Dietary Chlorella vulgaris Improves Growth and Modulates Gut Microbiota in Giant Freshwater Prawn (Macrobrachium rosenbergii)

2025· article· en· W4414845401 sur OpenAlexfundno aff
Ammar Norazman, Nur Diyana Mohamad Tahir, Annas Salleh, Norhariani Mohd Nor, Mohamad Noor Amal Azmai, Natrah Fatin Mohd Ikhsan

Notice bibliographique

RevueJurnal Medik Veteriner · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquaculture Nutrition and Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Putra MalaysiaDepartment of Health and Social CareInternational Development Research CentreGovernment of the United Kingdom
Mots-clésPrawnChlorella vulgarisMacrobrachium rosenbergiiGut floraPopulationAquacultureAkkermansiaDiatomHost (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The giant freshwater prawn (Macrobrachium rosenbergii) is a commercially vital species in global aquaculture due to its rapid growth and high market demand, and Chlorella vulgaris is a nutrient-rich microalga lauded for its potential as a sustainable feed supplement. In this preliminary study, the effects of C. vulgaris supplementation on the growth and gut microbiota of giant freshwater prawn was investigated. Prawns were randomly assigned to three groups and fed diets supplemented with C. vulgaris at 0 g/kg (control), 30 g/kg (T1), or 60 g/kg (T2) for 14 days. For growth performance analysis, body weight was measured in a randomly selected 10% of the population at the beginning, midpoint, and end of the experiment. For gut microbiota analysis, faecal samples were taken from M. rosenbergii and used for DNA extraction and amplification via PCR. The PCR product was sequenced using 16S rRNA sequencing on Illumina platform. Results showed significantly improved growth rates in the supplemented groups, with T2 (highest growth rate) having 55% higher weight gain compared to the controls. Gut microbiota analysis revealed increased diversity, with the alpha biodiversity indices showing higher indices in supplemented groups compared to the controls although non-significant (p = 0.196, 0.136, 0.532 and 0.304 for Ace Chao1, Shannon and Simpson respectively). Specifically, the T1 group (highest alpha biodiversity) exhibited the following increases compared to the control: Ace by 53.55%, Shannon by 61.16%, Chao1 by 55.94%, and Simpson by 55.90%. In β-biodiversity analysis, there were shifts in bacterial community composition, with a notable increase in beneficial bacteria such as Synechocystis spp. and decrease in potentially pathogenic ones such as Chitinibacter spp. in the supplemented groups. PICRUSt2 analysis predicted enhanced metabolic pathways related to vitamin synthesis and energy metabolism, suggesting improved gut health and nutrient utilization. Although some results lacked statistical significance due to the short study duration, the findings suggest that long-term C. vulgaris supplementation may yield more pronounced benefits in M. rosenbergii aquaculture, potentially improving growth performance.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,884
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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