阻碍养殖鱼死亡率,以改善未来的健康和生产成果

科学领域:

• 水生动物的健康状况.
• 鱼类疾病流行病学
• 在生物学中的数学建模.

背景情况:

• 细菌病原体,包括Piscirickettsia spp. 和Tenacibaculum物种,与养殖中鱼 (Oncorhynchus tshawytscha) 的夏季死亡率有关.
• 新西兰Pelorus Sound的2022年死亡事件与高水温 (>18°C) 和细菌性皮肤病相吻合.

研究的目的:

• 了解细菌感染的进展情况,并确定2022年事件期间死亡率的驱动因素.
• 模拟疾病爆发使用网络易感,传染性和恢复 (SIR) 模型.

主要方法:

• 网络敏感,传染性和恢复 (SIR) 模型被用于模拟2022年死亡事件.
• 进行了参数探索,以重建三个受影响的农场场地的观察到的死亡率.
• 疾病参数与已确定的Piscirickettsia salmonis.的范围进行了比较.

主要成果:

• 该SIR模型成功地重建了死亡率,确定了疾病爆发的可信驱动因素.
• 在观察到死亡率之前,细菌病原体可能在10周的潜伏期内在健康鱼群中传播.
• 据估计,在一个地点使用疫苗可以预防10%的死亡率,通过选择替代地点,有可能减少更多的死亡率.

结论:

• 建模提供了对养殖鱼细菌疾病爆发的进展和驱动因素的见解.
• 通过选择战略地点,可以提高水产养殖中疫苗的有效性,强调未来疫苗开发的重要性.
• 了解疾病动态对于减轻水产养殖业务损失至关重要.