🔧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!

 

Gut microbiota of healthy and saprolegniosis-affected whitefish (Coregonus nasus) producers in aquaculture

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Background: The gut microbiota is one of the main factor influencing the immunity of animals, including fish. Understanding the taxonomic and quantitative composition of the microbiota may hold the key to enhance fish immunity against bacterial and fungal infections in aquaculture that potentially could optimize fish farm management.

Aim: The aim of this work is to determine the taxonomic composition differences of the gut microbiome between healthy and Saprolegnia-affected breeders of broad whitefish (Coregonus nasus, Pallas, 1776) under industrial farming conditions using high-throughput sequencing.

Methods: The gut microbiota composition was analyzed using NGS sequencing and the methods of bioinformatics. Hematological profiling was performed using standard microscopy-based techniques.

Results: Preliminary data from high-throughput molecular genetic screening of the gut microbiota diversity in healthy and Saprolegnia-affected C. nasus individuals during the spawning period are presented. The hematological profile reliably distinguishes clinical differences between healthy fish and those infected with Saprolegnia. Differences in the taxonomic and quantitative composition of the gut microbiomes in C. nasus has been shown.

Conclusion: Fish with the clinical signs of saprolegniosis showed a dominance of the phylum Proteobacteria (on average of 45.3%). There were comparable propotions (26.67–30.27%) of Proteobacteria, Firmicutes, and Actinobacteriota observed in healthy fish.

About the authors

Maxim M. Vylka

Russian Federal Research Institute of Fisheries and Oceanography

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

Saint Petersburg branch

Russian Federation, 26 Makarova emb., Saint Petersburg, 199053

Anatoliy A. Lyutikov

Russian Federal Research Institute of Fisheries and Oceanography

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

Cand. Sci. (Biology), Saint Petersburg branch

Russian Federation, 26 Makarova emb., Saint Petersburg, 199053

Svetlana A. Dyakova

Russian Federal Research Institute of Fisheries and Oceanography

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

Cand. Sci. (Biology), Saint Petersburg branch

Russian Federation, 26 Makarova emb., Saint Petersburg, 199053

Denis S. Karlov

All-Russian Research Institute of Agricultural Microbiology

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

Cand. Sci. (Biology)

Russian Federation, Saint Petersburg

Alina A. Zhukova

Russian Federal Research Institute of Fisheries and Oceanography; Herzen State Pedagogical University of Russia

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

Cand. Sci. (Biology), Saint Petersburg branch

Russian Federation, 26 Makarova emb., Saint Petersburg, 199053; Saint Petersburg

Vasily A. Golotin

Russian Federal Research Institute of Fisheries and Oceanography

Author for correspondence.
Email: golotin@bk.ru
ORCID iD: 0000-0003-0385-2463
SPIN-code: 7198-3170

Cand. Sci. (Biology), Saint Petersburg branch

Russian Federation, 26 Makarova emb., Saint Petersburg, 199053

References

  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

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Typical appearance of the study subjects: a — healthy broad whitefish; b — broad whitefish with minor damage to the dorsal fin and areas of the back. The fish has a normal exterior and skin pigmentation; c — broad whitefish with extensive saprolegnia damage. The fish is emaciated in appearance and has lighter skin.

Download (154KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Blood cells of healthy fish, fish with minor damage and fish with a high proportion of damage by saprolegnia: a, b — typical blood picture of healthy individuals (hemoglobin 60–80 g/l); c, d — blood cells of individuals with minor damage by saprolegnia, erythrocytes of normal shape (hemoglobin 60–80 g/l); e — typical blood smear of individuals with extensive saprolegniasis, characterized by anemia, vacuolization of the erythrocyte cytoplasm (hemoglobin 30–35 g/l); f — typical blood smear of individuals with a severe form of infection (hemoglobin below 20–30 g/l). The arrows indicate neutrophils: in individuals with saprolegnia, there is a tendency for these cells to increase in size.

Download (413KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. The ratio of phyla in the gut microbiome of healthy whitefish and whitefish with clinical signs of saprolegnia infection. Whitefish with signs of saprolegnia 1, 2, and 3 were classified as moderately infected, while those with signs of 4 and 5 were classified as severely infected (according to hematology data, see Fig. 2).

Download (115KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Proportions of different bacterial classes in the gut microbiome of healthy whitefish and whitefish with clinical signs of saprolegnia infection. Whitefish with signs of saprolegnia 1, 2, and 3 were classified as moderately infected, while those with signs of 4 and 5 were classified as severely infected (according to hematology data, see Fig. 2).

Download (213KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2025 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a 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».