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摘要：该文通过水质理化因子监测、虾体和水体中可培养细菌和弧菌检测及高通量测序方法,系统解析过硫酸氢钾（PMS）干预下对虾养殖池塘水体环境指标和菌群结构的变化情况。结果表明：施用0.2 g/L PMS对对虾养殖水体中低含量氨氮也具有一定改善作用,泼洒PMS 24h和72h后的水温、溶解氧、pH、盐度、亚硝酸盐无显著差异。PMS泼洒后对虾肝胰腺内可培养细菌和弧菌数量分别由3.13×106 CFU/g和1.98×106 CFU/g降低至4.30×105 CFU/g和1.09×105 CFU/g,弧菌占比由63.36%降低至25.35%;水体中可培养细菌和弧菌数量分别由2.70×104 CFU/mL和6.00×103 CFU/m降低至8.50×103 CFU/mL和1.20×103 CFU/mL,弧菌占比由22.22%降低至14.11%,PMS可显著降低虾体和水体中可培养细菌数量及弧菌占比。对水体菌群结构进行高通量测序分析表明,放线菌门、拟杆菌门、蓝藻门和变形菌门为主要优势菌门,泼洒PMS前后（PB1/PA1）,腈基降解菌科、PeM15、DS001、Llumatobacteraceae、微杆菌科、红细菌科相对丰度显著升高（P<0.05）,巴纽尔斯菌科、腐螺菌科、Stappiaceae相对丰度显著降低（P<0.05）,对比泼洒PMS前后3天的变化趋势表明,泼洒PMS后池塘优势菌相对丰度发生显著变化且菌群结构PCoA指数偏离度较低。相关研究结果为评判PMS在水产养殖中的防控作用及其科学使用提供数据支撑。 相似文献
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为预报池塘养殖凡纳对虾(Penaeus vannamei)急性肝胰腺坏死病(AHPND)的发生,自2020年开始,笔者对凡纳对虾养殖区开展了连续监测工作,包括与疾病发生相关的环境理化因子、微生物因子、虾体自身健康状况等18个候选预警因子指标,通过数据标准化处理后分析病原、宿主与环境之间的相关性,对候选预警因子进行筛选,基于Python语言编程结合Deep Forest、LightGBM、XGBoost算法进行数据建模和预测性能评判,仿真环境为Python2.7,以预警因子指标作为输入样本(即警兆),以对虾是否发病指标作为输出结果(即警情),根据输入样本和输出结果各自建立输入数据矩阵和目标数据矩阵,利用原始数据矩阵对输入样本进行初始化,结合函数方程进行拟合,拟合的源代码能利用已知环境、病原及对虾免疫指标数据对目标警情进行预测。最终建立了基于Deep Forest算法的虾体(肝胰腺内)细菌总数、虾体弧菌(Vibrio)占比、水体细菌总数和盐度的4维向量预警预报模型,准确率达89.00%。本研究将人工智能算法应用到对虾AHPND发生的预测预报,相关研究结果为对虾AHPND疾病预警预报建立了预警数学模型,并为对虾健康养殖和疾病防控提供了技术支撑和有力保障。 相似文献
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为系统解析凡纳滨对虾白便综合征 (white feces syndrome,WFS)的发生与环境因子、微生物因子、宿主免疫力和水体微生物群落组成的关系。实验利用水体理化因子、可培养细菌、对虾机体免疫酶活性以及高通量测序等检测技术对健康与患WFS的池塘养殖凡纳滨对虾进行比较分析。结果显示,与健康组相比,患病池塘的水温、溶解氧 (DO)、pH、盐度等水质理化因子波动趋势相似,波动范围分别为26.1~29.0 °C、4.26~6.08 mg/L、8.39~8.73和40~49,患病组DO和盐度比健康组高;健康组对虾肝胰腺内可培养细菌和弧菌含量为1.19×105~7.70×105和8.8×103~1.96×104 CFU/g,弧菌占比为2%~16%,患病组对虾肝胰腺内可培养细菌和弧菌含量在3.80×105~2.51×106和2.02×105~1.49×106 CFU/g范围内,比健康组高15~113倍,弧菌占比在55%~70%。碱性磷酸酶 (AKP)、酸性磷酸酶 (ACP)、溶菌酶 (LZM)、超氧化物歧化酶 (SOD)和酚氧化酶 (PO)活性在健康组内为1.21~5.64、9.17~15.25、3.56~7.43、4.83~6.70及3.10~4.55 U/mg,在患病组内为2.12~5.39、19.22~26.96、19.73~26.85、3.00~4.14及7.76~9.21 U/mg。比较分析表明,WFS的发生与可培养细菌含量、弧菌占比、ACP、LZM、PO的相关性较强。高通量测序分析表明,患病组水体菌群结构的Ace和Chao指数呈一定程度下降趋势,PCoA指数偏离度较高,放线菌门、变形菌门相对丰度降低,拟杆菌门、蓝藻门相对丰度显著升高;RDA关联分析表明,盐度、溶解氧、虾体细菌、虾体弧菌、水体细菌是影响患病对虾水体菌群结构组成的重要因子。相关研究结果为解析养殖生产中对虾WFS发生机制提供数据支撑,并为WFS的临床防控奠定理论基础。 相似文献
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