Multi-Species Probiotics as Sustainable Strategy to Alleviate Polyamide Microplastic-Induced Stress in Nile Tilapia
Notice bibliographique
Résumé
Microplastic particles exhibit multiple toxic effects, disrupting physiological processes in fish, such as Nile tilapia (Oreochromis niloticus), a widely cultured species. Probiotics could help counter polyamide microplastic toxicity while promoting fish health and sustainable aquaculture. A 6-week experiment was conducted on Nile tilapia included four treatments: (1) without polyamide microplastics and/or probiotics (control) and (2) with polyamide microplastics (PA-MP), (3) probiotics (Pr.), or (4) polyamide microplastics and probiotics (PA-MP + Pr.). The outcomes demonstrate that exposure to polyamide microplastics caused poorer growth performance and survivability along with reduced hemoglobin, and upregulated glucose levels, which were restored by probiotics application. The prevalence of erythrocytic abnormalities increased in the polyamide microplastic group but probiotics supplementation reduced the anomalies. Fish exposed to polyamide microplastics exhibited a lower frequency of goblet cells than other groups. Moreover, expression of antioxidant genes (SOD and CAT) and immune genes (IL-1β, IFN-γ, and TNF-α) was higher during polyamide microplastic exposure, which was downregulated in the polyamide microplastics along with probiotics group. These findings suggest that multi-species probiotics relieve microplastic-induced stress and hindrance of growth in Nile tilapia, which will help sustainable aquaculture practices safeguard fish health and maintain aquaculture productivity by alleviating adverse impacts of microplastic pollution in waterbodies.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».