🔧На сайте запланированы технические работы
25.12.2025 в промежутке с 18:00 до 21:00 по Московскому времени (GMT+3) на сайте будут проводиться плановые технические работы. Возможны перебои с доступом к сайту. Приносим извинения за временные неудобства. Благодарим за понимание!
🔧Site maintenance is scheduled.
Scheduled maintenance will be performed on the site from 6:00 PM to 9:00 PM Moscow time (GMT+3) on December 25, 2025. Site access may be interrupted. We apologize for the inconvenience. Thank you for your understanding!

 

Микробиота кишечника производителей сиговых на примере Coregonus nasus в аквакультуре в нерестовый период

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Обоснование. Кишечная микробиота — один из главных факторов иммунитета животных, в том числе рыб. Понимание таксономического и количественного состава микробиоты может являться ключом к усилению иммунитета рыб к бактериальным и грибковым инфекциям в аквакультуре и в перспективе позволит оптимизировать процессы управления рыбным хозяйством.

Цель исследования. Определить различия таксономического состава кишечного микробиома здоровых и пораженных сапролегниозом производителей чира (Coregonus nasus, Pallas, 1776) в условиях индустриального выращивания с помощью высокопроизводительного секвенирования.

Методы. Состав микробиоты кишечника определяли методами секвенирования нового поколения (NGS) и биоинформатики. Гематологический анализ проводили стандартными методами с использованием микроскопии.

Результаты. Представлены предварительные данные высокопроизводительного молекулярно-генетического скрининга видового разнообразия кишечной микробиоты здоровых и пораженных сапролегниозом особей чира C. nasus в период нереста. Показан гематологический профиль, позволяющий достоверно установить клинические индивидуальные различия здоровых рыб и рыб с поражениями сапролегнией. Определены различия в таксономическом и количественном составе кишечного микробиома чира.

Заключение. Для рыб с клиническими признаками сапролегниоза определено доминирование бактерий филы Proteobacteria (в среднем 45,3%). У здоровых рыб доли представителей филы Proteobacteria, Firmicutes и Actinobacteriota были близки (26,67–30,27%).

Об авторах

Максим Михайлович Вылка

Всероссийский научно-исследовательский институт рыбного хозяйства и океанографии

Email: vylka.maxim@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-7583-864X
SPIN-код: 5468-2834

Санкт-Петербургский филиал («ГосНИОРХ» им. Л.С. Берга)

Россия, 199053, Санкт-Петербург, ул. Набережная Макарова, д. 26

Анатолий Анатольевич Лютиков

Всероссийский научно-исследовательский институт рыбного хозяйства и океанографии

Email: tokmo@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0418-8218
SPIN-код: 9187-6075

канд. биол. наук, Санкт-Петербургский филиал («ГосНИОРХ» им. Л.С. Берга)

Россия, 199053, Санкт-Петербург, ул. Набережная Макарова, д. 26

Светлана Александровна Дьякова

Всероссийский научно-исследовательский институт рыбного хозяйства и океанографии

Email: dyakova@niorh.vniro.ru
ORCID iD: 0000-0001-9970-403X
SPIN-код: 4202-4471

канд. биол. наук, Санкт-Петербургский филиал («ГосНИОРХ» им. Л.С. Берга)

Россия, 199053, Санкт-Петербург, ул. Набережная Макарова, д. 26

Денис Сергеевич Карлов

Всероссийский научно-исследовательский институт сельскохозяйственной микробиологии

Email: ds.karlov@arriam.ru
ORCID iD: 0000-0002-9030-8820
SPIN-код: 8355-8091

канд. биол. наук

Россия, Санкт-Петербург

Алина Александровна Жукова

Всероссийский научно-исследовательский институт рыбного хозяйства и океанографии; Российский государственный педагогический университет им. А.И. Герцена

Email: gatteriyagreen@gmail.com
SPIN-код: 6849-0483

канд. биол. наук, Санкт-Петербургский филиал («ГосНИОРХ» им. Л.С. Берга)

Россия, 199053, Санкт-Петербург, ул. Набережная Макарова, д. 26; Санкт-Петербург

Василий Александрович Голотин

Всероссийский научно-исследовательский институт рыбного хозяйства и океанографии

Автор, ответственный за переписку.
Email: golotin@bk.ru
ORCID iD: 0000-0003-0385-2463
SPIN-код: 7198-3170

канд. биол. наук, Санкт-Петербургский филиал («ГосНИОРХ» им. Л.С. Берга)

Россия, 199053, Санкт-Петербург, ул. Набережная Макарова, д. 26

Список литературы

  1. Bene C, Arthur R, Norbury H, et al. Contribution of fisheries and aquaculture to food security and poverty reduction: Assessing the current evidence. World Dev. 2016;79:177–196. doi: 10.1016/j.worlddev.2015.11.007
  2. Campbell JH, Dixon B, Whitehouse LM. The intersection of stress, sex and immunity in fishes. Immunogenetics. 2021;73(1):111–129. doi: 10.1007/s00251-020-01194-2
  3. Thakuria D, Khangembam VC, Pant V, et al. Anti-oomycete Activity of chlorhexidine gluconate: Molecular docking and in vitro studies. Front Vet Sci. 2022;(9):909570. doi: 10.3389/fvets.2022.909570
  4. Amillano-Cisneros JM, Hernández-Rosas PT, Gomez-Gil B, et al. Loss of gut microbial diversity in the cultured, agastric fish, Mexican pike silverside (Chirostoma estor: Atherinopsidae). PeerJ. 2022;7(10):e13052. doi: 10.7717/peerj.13052
  5. Borges N, Keller-Costa T, Sanches-Fernandes GMM, et al. Bacteriome structure, function, and probiotics in fish larviculture: the good, the bad, and the gaps. Annu Rev Anim Biosci. 2021;9:423–452. doi: 10.1146/annurev-animal-062920-113114
  6. Kostyunichev VV, Knyazeva LM, Shumilina AK. Methodological recommendations for growing and forming broodstocks of whitefish (peled, chir, muksun) in industrial conditions on artificial feeds. In: Proceeding of the methodological recommendations for industrial cultivation of whitefish for reproduction and commercial aquaculture. Saint Petersburg: GosNIORKh; 2012. P. 103–131. (In Russ.)
  7. Bates ST, Berg-Lyons D, Caporaso JG, et al. Examining the global distribution of dominant archaeal populations in soil. ISME J. 2010;5(5):908–917. doi: 10.1038/ismej.2010.171
  8. Callahan BJ, McMurdie PJ, Rosen MJ, et al. DADA2: High-resolution sample inference from Illumina amplicon data. Nat Methods. 2016;13(7):581–583. doi: 10.1038/nmeth.3869
  9. McMurdie PJ, Holmes S. Phyloseq: an R package for reproducible interactive analysis and graphics of microbiome census data. PLoS One. 2013;8(4):e61217. doi: 10.1371/journal.pone.0061217
  10. Wright ES. Using DECIPHER v2.0 to analyze big biological sequence data in R. The R Journal. 2016;8(1):352–359. doi: 10.32614/RJ-2016-025
  11. Quast C, Pruesse E, Yilmaz P, et al. The SILVA ribosomal RNA gene database project: improved data processing and web-based tools. Nucleic Acids Res. 2013;41(D1):D590–D596. doi: 10.1093/nar/gks1219
  12. Caporaso GJ, Kuczynski J, Stombaugh J, et al. QIIME allows analysis of high-throughput community sequencing data. Nat Methods. 2010;7:335–336. doi: 10.1038/nmeth.f.303
  13. Mikodina EV, Sedova MA, Pyanova SV, et al. Guidelines for the use of the anesthetic «clove oil» in aquaculture. In: Aquaculture. Iss. 6. Moscow: VNIRO Publishing House; 2011. 58 p. ISBN: 978-5-85382-429-4 (In Russ.)
  14. Golovina NA, Romanova NN. Laboratory practical training on fish physiology. Saint Petersburg: Lan; 2019. 136 p. (In Russ.)
  15. Kotlyar OA. «Methods of fisheries research» — on a comprehensive study of commercial fish populations. Rybnoe: ASTU; 2004. 180 p. (In Russ.)
  16. Shabir U, Dar JS, Bhat AH, et al. The hidden world of fish fungal pathogens: molecular identification and phylogenetic analysis in common carp, Cyprinus carpio. Arch Microbiol. 2023;205(9):311. doi: 10.1007/s00203-023-03651-4
  17. Saha H, Pal AK, Sahu NP, et al. Effects of fluconazole based medicated feed on haemato-immunological responses and resistance of Labeo rohita against Saprolegnia parasitica. Fish Shellfish Immunol. 2017;71:346–352. doi: 10.1016/j.fsi.2017.09.073
  18. Ostroumova IN, Kostiunichev VN, Lyutikov AA, et al. The effect of increased temperature on physiological state of whitefish cultivated in aquaculture. Fisheries. 2022;(1):69–74. doi: 10.37663/0131-6184-2022-1-69-74 EDN: OGKGVC
  19. Backhed F, Ley RE, Sonnenburg JL, et al. Host-bacterial mutualism in the human intestine. Science. 2005;307(5717):915–1920. doi: 10.1126/science.1104816
  20. Kim YS, Milner JA. Dietary modulation of colon cancer risk. J Nutr. 2007;137(11):2576–2579. doi: 10.1093/jn/137.11.2576S
  21. Smith CJ, Rocha ER, Paster BJ. The medically important Bacteroides spp. in health and disease. In: Dworkin M, Falkow S, Rosenberg E, et al. The prokaryotes. Vol. 7. New York: Springer; 2006. P. 381–427. doi: 10.1007/0-387-30747-8_14
  22. Kelly D, Yang L, Pei Z. Gut microbiota, fusobacteria, and colorectal cancer. Diseases. 2018;6(4):109. doi: 10.3390/diseases6040109
  23. Bel’kova NL, Denikina NN, Dzyuba EV. Study of the microbiome of the intestine of the Comephorus Dybowski korotneff, 1904. Biology Bulletin. 2015;(5):544–551. doi: 10.7868/S0002332915050033

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Типичный внешний вид объектов исследования: а — здоровый чир; b — чир с незначительным поражением спинного плавника и участков спины. Рыба имеет нормальный экстерьер и пигментацию покровов; c — чир с обширным поражением сапролегнией. Рыба по внешнему виду истощена, имеет более светлые покровы тела.

Скачать (154KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Клетки крови здоровых рыб, рыб с незначительным поражением и с высокой долей поражения сапролегией: a, b — типичная картина крови здоровых особей (гемоглобин 60–80 г/л); c, d — клетки крови особей с незначительным поражением сапролегнией, эритроциты нормальной формы (гемоглобин 60–80 г/л); e — типичный мазок крови особей с обширным поражение сапролегниозом, характерна анемия, вакуолизация цитоплазмы эритроцитов (гемоглобин 30–35 г/л); f — типичный мазок крови особей с тяжелой формой поражения инфекцией (гемоглобин ниже 20–30 г/л). Стрелками показаны нейтрофилы: у особей с сапролегнией наблюдается тенденция к увеличению размеров этих клеток.

Скачать (413KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Соотношение фил в кишечном микробиоме здоровых чиров и чиров с клиническими признаками поражения сапролегнией. Чиры с признаками сапролегниоза 1, 2 и 3 были классифицированы как умеренно зараженные, 4 и 5 — с признаками сильного заражения (по данным гематологии, см. рис. 2).

Скачать (115KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Соотношение разных классов бактерий в кишечном микробиоме здоровых чиров и чиров с клиническими признаками поражения сапролегнией. Чиры с признаками сапролегниоза 1, 2 и 3 были классифицированы как умеренно зараженные, 4 и 5 — с признаками сильного заражения (по данным гематологии, см. рис. 2).

Скачать (213KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».