Comprehensive pathogen diagnostics in wild fish populations using blood-based molecular strategies: an Atlantic herring case study
Notice bibliographique
Résumé
Climate change affects marine ecosystems by promoting pathogens that threaten key fish populations. To protect these, monitoring programs must adapt to manage threats and sustain fisheries. Here, we combined traditional PCR methods and transcriptomic analysis from a single drop of blood stored on FTA cards to determine the prevalence of erythrocytic necrosis virus (ENV) and the Ichthyophonus parasite in the Atlantic herring population. Across 2023–2024, 33% of individual blood samples tested positive for ENV and 10% for Ichthyophonus by PCR, with ENV-positive fish more frequently found in estuarine and coastal areas. Spatial analyses revealed a clustered distribution for ENV and a more sporadic occurrence of Ichthyophonus. RNA-Seq detected viral RNA fragments in ENV PCR-positive fish, revealing high levels of viral transcripts consistent with active viral replication. However, no significant changes were observed in the host blood transcriptome between infected and uninfected individuals, suggesting that ENV replication may proceed with limited systemic host transcriptional response under subclinical conditions. Overall, our study provides the first comprehensive baseline on the prevalence and molecular activity of ENV and Ichthyophonus in Atlantic herring, demonstrating the power of FTA-based RNA-Seq diagnostics to uncover hidden infections and informing future surveillance and management of wild fish populations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».