Acuicultura

Los piojos del salmón en el Océano Pacífico muestran evidencia de resistencia evolucionada al control de plagas

Bioensayos

Los bioensayos de piojos de salmón fueron realizados por el Centro de Ciencias de la Salud Acuática de BC (CAHS) como se describe en Saksida et al.diez. En resumen, móvil (es decir, pre-adulto y adulto) salmonis se recolectaron de 11 granjas de salmón en el archipiélago de Broughton (BA) entre 2010 y 2021 y se transportaron a CAHS en Campbell River, Columbia Británica. Dentro de las 18 horas posteriores a la recolección, los piojos sanos se separaron por sexo y se colocaron aleatoriamente en placas de Petri, cada una de las cuales contenía aproximadamente 10 piojos (media ± DE = 9,6 ± 1,1) y se sometieron a una de las seis concentraciones de EMB (ya sea 0, 31,3, 62,5, 125, 250 y 500 ppb o 0, 62,5, 125, 250, 500 y 1000 ppb, dependiendo de la supuesta variación en la sensibilidad a ‘EMB11). Cada colección correspondió a un bioensayo, y cada bioensayo contenía aproximadamente cuatro repeticiones para cada sexo (4,0 ± 1,3 para mujeres y 3,6 ± 0,9 para hombres). Después de 24 h de exposición a EMB, los piojos se clasificaron como vivos si podían nadar y adherirse a la placa de Petri, o moribundos/muertos en caso contrario. Los piojos se mantuvieron a 10°C durante todo el proceso. Se realizaron un total de 34 bioensayos en 11 fincas entre octubre de 2010 y noviembre de 2021.

Analizamos la proporción de piojos que sobrevivieron a la exposición a EMB, utilizando descripciones estadísticas estándar que representaron las dependencias dentro del ensayo (modelos mixtos lineales generalizados (GLMM) con funciones de enlace logit, ajustadas por separado a los datos de cada bioensayo). Los modelos incluyeron efectos fijos para la concentración de EMB, el género y la interacción entre los dos, y una intercepción aleatoria para la placa de Petri. Para cada análisis, centramos los valores de concentración y los escalamos por una desviación estándar. Usamos los ajustes de GLMM para calcular las concentraciones efectivas a las que sobrevivió el 50 % de los piojos (EC50) en cada bioensayo. El GLMM para un bioensayo produjo un ajuste singular porque no había suficiente variación en los datos de supervivencia de las hembras para justificar la estructura de efectos aleatorios. Hemos conservado el CE50 valores resultantes de este ajuste singular porque el reajuste sin el intercepto aleatorio dio una CE idéntica50 valores, y la eliminación de todo el bioensayo del conjunto de datos general no afectó cualitativamente el análisis posterior.

Para evaluar si la susceptibilidad de los piojos del salmón a EMB ha disminuido con el tiempo, ajustamos un conjunto de cinco GLM estándar con distribuciones de error gamma y funciones de enlace logarítmico a EC de máxima probabilidad.50 estimados. Cada uno de estos cinco modelos incluía efectos binarios para el género y si el ganado de la granja había sido tratado alguna vez, ya que ambos afectan la susceptibilidad de la EMB a los piojos.diez. El primer modelo solo incluía estos dos efectos y servía como modelo nulo que asumía que los piojos no habían desarrollado resistencia al EMB con el tiempo. El segundo modelo agregó un efecto fijo para el tiempo (es decir, el número de días desde el 1 de enero de 2010), mientras que el tercer modelo incluyó una interacción entre el tiempo y el género. Los modelos cuarto y quinto eran idénticos al segundo y tercero, pero con un efecto cuadrático en el tiempo, para dar cuenta de la posible no linealidad de primer orden. No pudimos agregar un efecto para la granja debido al pequeño tamaño de las muestras. Realizamos la selección del modelo utilizando el criterio de información de Akaike penalizado por tamaños de muestra pequeños AICc25tratar diferencias AICc menores a dos como indistinguibles en términos de soporte estadístico y seleccionar el modelo menos complejo cuando este fuera el caso26. Valores de ΔAICc para EC50 los modelos fueron 48,1, 6,1, 4,9, 0, 1,75, respectivamente.

Eficiencia de campo

Utilizamos el número relativo de piojos del salmón después del tratamiento con EMB (es decir, el número posterior al tratamiento dividido por el número previo al tratamiento) como una medida de la intensidad de campo del EMB entre 2010 y 2021 (un número relativo más alto implica una eficiencia de tratamiento más baja). Definimos “pretratamiento” como un mes antes del tratamiento y “posterior al tratamiento” como tres meses después del tratamiento (más o menos cuando uno esperaría encontrar los recuentos más bajos en poblaciones de piojos no expuestas previamente a EMB), como en Saksida et al.diez. Se excluyeron los tratamientos con EMB para los que se realizó un tratamiento adicional sin EMB en los siguientes tres meses. En total, hubo 73 tratamientos con EMB para los que pudimos calcular los números relativos posteriores al tratamiento.

El conteo de piojos del salmón fue realizado por el personal de la granja según lo descrito por Godwin et al.27. Brevemente, los conteos de piojos del salmón generalmente se realizaron al menos una vez al mes capturando 20 peces sembrados en cada uno de los tres corrales de red usando una red de cerco, luego colocando a los peces en un baño anestésico de metanosulfonato de tricaína (TMS o MS-222) y evaluando los peces. motilidad (es decir, pre-adulto y adulto) salmonis al ojo.

El conjunto de datos de tratamiento incluía la fecha y el tipo de cada tratamiento que se realizó en una granja BA (es decir, no solo las 11 granjas con datos de bioensayo). Se realizaron un total de 88 tratamientos con EMB entre 2010 y 2021, de los cuales pudimos calcular los recuentos posteriores al tratamiento correspondientes a 73 porque en algunos meses faltaba un recuento o se realizó un tratamiento sin EMB en los siguientes tres meses. Se realizaron 22 tratamientos adicionales sin EMB (p. ej., baños de agua dulce y de hidrógeno), todos desde principios de 2019, pero excluimos estos datos de nuestro análisis.

Para determinar si la efectividad de los tratamientos de EMB en el campo disminuyó con el tiempo, utilizamos “modelos de obstáculos” basados ​​en GLM: descripciones estadísticas estándar utilizadas para acomodar una sobreabundancia de ceros en los datos analizados. Un modelo de obstáculos utiliza dos componentes: un modelo para determinar si un conteo es distinto de cero y otro para el valor del conteo distinto de cero, para predecir el conteo promedio general. Con este fin, ajustamos tres GLM binomiales emparejados con tres GLM gamma a los datos de conteo relativo, siendo cada uno de los modelos combinados estructuralmente idénticos en términos de predictores. Todos estos submodelos incluyeron un efecto fijo binario para el tratamiento previo, como en CE50 modelos El par nulo de submodelos no incluía términos adicionales, el segundo par de submodelos incluía un efecto fijo para el tiempo (es decir, el número de días desde el 1 de enero de 2010) y el tercer par de submodelos incluía un efecto cuadrático. de tiempo (nuevamente, para tener en cuenta las posibles desviaciones de primer orden (no linealidad). No pudimos agregar un efecto para la granja debido a los tamaños de muestra pequeños. Realizamos la selección de modelos de los modelos de obstáculos, nuevamente usando el criterio de información de Akaike penalizados por tamaños de muestra pequeños.Los valores de ΔAICc para los tres modelos de obstáculos fueron respectivamente de 39.6, 18.3 y 0. Llevamos a cabo nuestros análisis en R 3.6.028usando el paquete lme429.

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