Identification de composés naturels contre Saprolegnia sp., un champignon pathogène en aquaculture
Bibliographic record
Abstract
La saprolégniose est une maladie fongique causée par le champignon aquatique Saprolegnia sp. qui affecte les poissons sauvages et ceux provenant des piscicultures. L’apparition de touffes cotonneuses semblables à de la ouate de couleur blanche à grise est souvent la première indication de l’infection. Ce saprophyte ubiquitaire se nourrit habituellement des œufs de poissons morts, mais peut se propager rapidement aux œufs sains causant la mort de ces derniers. La saprolégniose est souvent une infection secondaire, mais des souches virulentes peuvent facilement se développer sur les salmonidés ayant subi un stress ou une mauvaise manipulation. De grandes pertes économiques associées à la saprolégniose sont rapportées chaque année à travers le monde surtout dans l’industrie de la pisciculture. Jusqu’en 2002, le contrôle de la saprolégniose pouvait se faire par l’utilisation du vert de malachite, un colorant organique ayant une grande activité antifongique. Malheureusement, cette molécule a été bannie à cause de ses propriétés cancérigènes. Aucun composé aussi efficace n’est actuellement disponible pour traiter les infections de la saprolégniose. Des molécules ou extraits naturels ayant un potentiel antifongique ont donc été testés à l’aide de deux techniques (par graines de chanvre et par cylindre d’agar). Les molécules d’un extrait de propolis (cire de ruches d’abeilles) démontrant de l’activité anti-Saprolegnia ont été identifiées. De plus, une bactérie, Pseudomonas aeruginosa, pouvant être retrouvée dans le même environnement que Saprolegnia sp. a démontré un effet antagoniste au champignon. Une molécule de signalisation intercellulaire produite par P. aeruginosa, 4-hydroxy-2-heptylquinoline (HHQ), a été identifiée comme responsable de l’effet antagoniste contre Saprolegnia sp.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".