Towards intelligent aquaculture. Development of an early Biological Warning System to monitor exposure to contaminants and fish welfare: from artificial vision to systems modelling

161 p.Etorkizun hurbilera begira gizakion kopurua ez ezik (Gerland et al., 2014; United Nations, 2014), itsas elikagaien ekoizpenaren eta kontsumoaren hazkundea espero da. Azken honen hazkundeak, batipat, akuikulturak bideratuko du (German Advisory Council on Global Change - WBGU, 2013). Akuikultura, ekoizpena handiagotzeko helburuagaz, itsas organismoen hazkunde kontrolatua da. Bertatik lortzen diren produktuak era askotakoak izan daitezke: arrainak, moluskuak, krustazeoak, algak eta itsas landareak dira ezagunenak. Baina kokodriloak, dortokak eta beste motatako zenbait animalia urlehortarrak ere ekoizten dira. Era berean, akuikultura instalazioek kokapen desberdinak euki ditzakete: itsas kostaldean zein itsasadarretan baina lur barnean zein ibai edo lakuen ondoan ere aurkitu daitezke.Beste edozein ekoizpen prozesu bezala, sortzen diren produktuen kalitatea erronka garrantzitsuenetariko bat da. Eta kalitatea, kontuan izanda sortzen diren produktuak gizakion kontsumorako direla, ekoiztutako animalien osasungarritasunarekin bat doa. Kezkarik garrantzitsuenetarikoa itsas elikagaien ekoizpenean ur ingurugiroan dauden kutsatzatzaileek ekoiztutako produktuetan duten efektua da. Kutsatzaileak gero eta kantitate haundiagoetan azaltzen dira eta gainera, gero eta kutsatzaile berri gehiago agertzen dira (Bevan et al., 2012; Roose et al., 2011). Kutsatzaileak ez dira bakarrik uretara izurtzen, animaliei emoten zaien elikagaiak ere kutsatuta egon daitezke (Dahle et al., 2010; Dobson et al., 2008; Sharma and Paradakar, 2010). Hoierariko kutsatzaile askok ere, animalien ongizatean efektu negatiboak izaten dituzte eta galera ekonomiko haundiak sortarazten dituzte. Gaur egun, kutsatzaileak antzemateko metodo ez-inbasiboen galera dago. Hare eta gehiago, kutsatzaile berriak detektatzeko metodorik ez dago, antzemate metodoak kutsatzaile bakoitzeko ezpezifikoki diseinatsen direlako eta gero eta kutsatzaile berri gehiago detektatzen direlako, adibidez gizakion kontsumorako uran (Dahle et al., 2010; Roose et al., 2011).Tesi honek, monitorizazio metodologia ez inbasibo bat garatzen du non arrainak Alerta Sistema Biologikoa (Biological Warning System - BWS) giza erabiltzen dira. Arrainak, euren igeriketa jokabidea aztertuz, sensore bat balira kontzideratzen dira. Metodologia honen abantailarik esanguratsugarrienak dira: i) teknologia eskuragarria bideratzea, ii) monitorizazio on-line-a uzten duela eta iii) mota ezberdinetako kutsatzaileekin, ezagun ala ezezagun, lan egiteko ahalmena izango duela.Azkenik, proposatutako Alerta Sistema Biologikoa beste hierarkia handiagoko sistemekin egon beharko luke harremanetan eta sistema guzti hauen emaitzak ekoiztutako produktuen trazabilitate agiriekin batera joan beharko lukete azken produktuak merkatuara heltzerakoan. Hierarkia handiagoko sistema hauek Arrizku Analisis eta Punto Kritikoen Kontrol (Hazard Analysis and Critical Control Point - HACCP) eta Arrain Ongizate Segurtasun Sistemak (Fish Welfare Assurance System - FWAS) dira hain zuzen ere (van de Vis et al., 2012).HipotesiaTesi hau ondoko hipotesian oinarrituta dago:Arrain multzo batek sentsore biologiko bat izango balitz bezala jokatuko du; arrainen jokabidea, arrainen erantzun biologiko eta fisiologikoak batzen dituena, kanpo estimuluen aurrean modu ez inbasiboan neurtu daitekelako. Honek, arrain-sistemaren jokabidearen aldaketa on-line monitorizaziorako tresna gisa erabiltzea bideratzen du.Helburuak eta ekarpenakTesi honen helburu garrantzitsuena arrainak sentsore giza erabiliz, arrainen ongizatea on-line monitorizatzeko eta akuikultura industrian aplikatzeko tresna baten disenua eta eraikuntza da. Honetarako, jakintza alor anitzak jorratzen dira, hala nola biologia, etologia, ingurugiroaren ikuskaketa, arrainen ongizatea, elikagain kalitatearen fidagarritasuna, sistemen ingenieritza edota seinaleen prozesamendu ez-lineala.Lupia (Dicentrarchus labrax) izan da Tesi hau garatzeko aukeratutako arrain mota bi arrazoi nagusirengatik. Batetik, mediterraneo itsasoko herrialdeetako akuikultura produkzioan oso hedatuta dagoelako eta, aurrekoarekin loturik, lupiaren produkzioan arrainen ongizatearen eta azken produktuaren kalitatea oso garrantzitsua delako, gehienbat gizakion kontsumora bideraturiko produktua delako hain zuzen.Bigarren mailako helburuak, proposatutako tresnaren ebaluazioarekin lotuta egoteaz gain, diseinatutako sistemak aldagai ezberdinen menpean duen portaera aztertzen dute, hala nola:Arrain-sistemaren erantzuna arrain kopurua aldatuz.Arrain-sistemaren erantzuna arrainen dietari selenioa gehitzerakoan.Arrain-sistemaren erantzuna urari kutsatzaile neurotoxikoa den metilmekurioa gehitzerakoan.Hirugarren eta azken helburua, aurreko bi helburuen bitartez garatutako informazioa, ezagutza-eredu batetan isladatzearekin dator bat.Helburu hauekin loturik, Tesi honek ondoko ekarpenak ditu:Sistemen ingenieritzan oinarritutako lan metodologia berri bat garatu da.Ez-inbasiboa, moldakorra, merkea eta Alerta Sistema Biologiko sistema batetan egokitzeko gai den irudi analisian oinarritutako tresna bat garatu da.Perturbazio bati erantzunez arrain multzoaren mugimendu ereduan oinarrituriko sentsore bat garatu da.Arrainen multzoaren igeriketa ereduari aplikatu ahal zaizkion zenbait seinale prozesaketa metodo ez-lineala garatu dira.Arrainen erantzuna kanpotiko perturbazio baten aurrean modelatzen duen eredu matematikoa garatu da.Garatutako metodologia eta monitorizazio tresna zenbait kasu experimentaletan aztertu da.Ikerketa MetodologiaIkerketa metodologiaren aldetik, Glass-ek (1995) proposatutako pausu berdinak jarraitu dira. Honela, Tesia lau faseetan banaturik dago: jakinarazte fasea, fase proposizionala, fase analitikoa eta ebaluaketa fasea. Era berean, erabilitako metodologia zati zientifiko eta zati enpiriko baten batura da. Ikerketa metodologia honek erdiesten dituen onurak ondokoak dira:Erabilitako ikerketa metodologia arrainen multzoak eta bere ingurugiroak osatzen duten sistemaren dinamika ulertzeko ezin bestekoa izan da.Tesian garatuta tresna zenbait kasu partikularretan aztertu da. Honela, tresnaren onurak ez ezik bere mugak ere aztertu ahal izan dira.Garatutako tresna benetako akuikultura instalazio batetan inplementatzeko bideragarritasuna aztertu da Norbegiako ¿Centre for Autonomous Marine Operations and Systems (AMOS)¿ Ikerketa Zentruan hiru hilabeteko ikerketa egonaldiari esker. Egonaldia Europa Batasuneko ikerlari mugikortasun beka batekin finantziatu da ¿European Economic Area (EEA) Researcher Mobility and Co-operation Grant, NILS Science and Sustainability Programme.Publikatutako lanen maila, kalitatea eta irismena handiagotu da.Etorkizunean, ikerketa proiektu eta gertaeretan parte hartzeko ahalmenaren handiagotzea, ikerlariaren kontaktu sarearen handiagotzearekin batera.Azkenik, Tesiaren zati experimentalak Yin-en (1993) kasu-ikerketaren oinarriak jarraitzen ditu. Kasu-ikerketa metodoa ezagutza induktiboa sortzeko erabiltzen da eta eguneroko gertakari erreal eta komplexuei aplikatzerakoan baliagarritasun handia erakusten du.Lanaren GarapenaTesi honen lehenengo zatian, irudi analisian oinarritutako metodologia ez-inbasibo bat garatzen da. Metedologia hau, video grabaketa, irudi prozesaketa eta seinale ez-linealen analisi eta prozesaketan datza. Arrain multzoaren erantzuna gertaera estokastiko edo aleatorio baten aurrean aztertzen eta neurtzen da. Irudietan agertzen diren objetuen antzematea, fluxu optikoko algoritmo baten bitartez burutzen da. Honela arrainak detektatu ez ezik, irudien atzealdea eta bestelako efektu ez desiratuak ezabatzen dira. Azkenik, arrain multzoaren zentruak jarraitzen duen ibilbidea, Shannon (Shannon, 1951, 1948) eta permutazio entropia (Bandt and Pompe, 2002) batetik; eta Higuchi (1988), Katz (1988) eta Castiglioni-k (2010) proposatutako Katz algoritmoaren aldaketaren bitartezko dimentsio fraktal algoritmoez aztertzen da.Garatutako monitorizazio tresna hiru kasu partikularretan aztertu zen. Lehenengoan, hiru lupia multzo aztertu ziren. Horietariko bi antzekoak ziren (kontrolak eta elastomero batekin markatutakoak), eta hirugarrena aldiz, 9 egunez metilmerkuriodun (4 µg MeHg/L) uretan murgildutako arrainez osoturik zegoen. Shannon-en entropia eta Katz-Castiglioni-ren algoritmoek izan ziren emaitza onenak erakutzi zutenak. Esan daiteke biek, arrainen erantzunak modu ez inbasibo batean kuantifikatzeko garaian, ahalmen nahikoa erakutsi zutela. Hala ere, Katz-Castiglioni-ren algoritmoak Shannon-en entropia baino askoz ere pisu konputazional handiagoa erakutsi zuen.Hasiera baten, arrain multzoa osotzen zuten animalien kopurua inolako eraginik euki zitzakela animalia sistema osoaren jokabidean garatutako aztertze metodologiari dagokionez, ez zen uste. Honetan sakontzeko, bigarren kasu partikular bat diseinatu zen, non sistemako aldagai bakarra arrain kopurua zen. Bigarren kasu partikular honen helbururik garrantzitsuena sistemarentzako Lan Puntuaren zehazpena zen, hau da, arrainek inolako perturbazio barik daudeneko egoera dinamikoa. Monitorizazio tresna doitzeko eta perturbazioak egoera ¿normaletik¿ bereiztu ahal izateko, Lan Puntuaren zehazpena ezin bestekoa da. Honetarako bi experimentu disenatu ziren:Arrain kopuruaren murrizketa. Arrain kopurua 50etik 1era pasatu zen 4 asteren buruan (50, 25, 13 eta arrain 1 aste bakoitzeko).Arrain kopururaren hazkuntza. Sistema osotzen duten arrainen kopurua 1etik 5era hazi zen egunero arrain berri bat sartuz (1, 2, 3, 4 eta 5 arrain egun bakoitzeko).Hirugarren kasu partikularrean, aldiz, arrainen urari bi sustantzia ezberdin gehitu zitzaizkion. Batetik, sodio selenitoa (Na2SeO3, 10 µg/L) gehitu zitzaion 7 egunen zehar eta bestetik metilmerkurioa (4 µg MeHg/L) 14 egunen zehar.Tesiaren azken atalean, aurreko kasuetan garatutako jakituriarekin ezagutza eredu bat eraiki da. Eredua, 3 azpi-ereduez osatuta dago, zeintzuk sistemaren eguneroko erantzuna eta Shannon-en entropiaren emaitzak, egoera basalean, gertaera aleatorio bateri erantzunez eta azken bien arteko erlazioari begira, integratzen dituzte.OndorioakOndoren Tesiaren ondoriorik esanguratsuenak adierazten dira:Arrainen monitorizaziorako tresna garatu da. Tresnaren oinarrian irudi eskuraketa eta prozesaketa egoteaz gain, arrain multzoak osatzen duen zentruaren ibilbidearen analizi ez-lineala ere badago.Arrainen sistemaren dinamika aztertzeko garaian Shannon-en entropia parametrorik onena izan da.1 eta 5 arrainen artean, lubia arrain sistemaren Shannon-en entropia eta sistema osotzen duten arrain kopuruaren erlazioa oso estua da.Lubia arrain sistemaren eta Shannon-en entropiaren arteko erlazioa exponentziala da.Garatutako tresna kasu partikularrei aplikatzerakoan era egokian lan egin du. Honek, ikerketa lanaren hasierako Tesia berretsi du.Espero zen bezala eta garatutako tresnak konfirmatuta, urari gehitutako sodio selenito kontsentrazioak ez du inolako efekturik izan lubia sistemaren Shannon-en entropian.Era berean, garatutako tresnak konfirmatu du urari gehituriko metilmerkurioak efektu ezezkorra izan duela lubia sistemaren Shannon-en entropian.Tresnaren aplikazioak kasu partikularretan lubia sistemaren Shannon-en entropiaren eguneroko balioa ez ezik bere egunean-eguneko bilakaera kontutan hartu behar dela erakutsi du.Garatutako ezagutza eredua lubia arrain sistemaren jokabide erantsunaren eguneroko bilakaeran oinarrituriko 3 azpi-ereduz osoturik dago: Azpi-eredu basala, gertaera aleatorioaren erantzuneko azpi eredua eta aurreko biak erlazionatzen dituen azpi-eredua.Garatutako tresna, zenbait hobekuntzekin, on-line monitorizazio arkitektura batetan inplementatzeko gaitasuna duela esan daiteke. Eta beraz, era basatian nahiz akuikulturan, arrain multzoak monitorizatzeko edo/eta ur kutsadura antzemateko ingurumen-programetan tresna baliagarria izan daiteke.Beraz, ikerketa lan honen Tesia arrainak sentsore biologiko moduan erabil daitezkela da; kanpo perturbazioen eraginez euren portaeran agertzen diren aldaketak modu ez-inbasiboan neurtu daitezkelako.Gerorako LanaGaur egun Errezirkulazio Akuikultura Sistemek (Recirculating Aquaculture Systems - RAS) gero eta aplikazio handiagoa dute munduan zehar. Tesi honetan oinarrituriko teknologia baten garapenak zekulako erabilgarritasuna eukiko luke mota honetako sistemetan, batez ere, produkzio unitate osoa monitorizatu daitekelako. Era berean, ur kutsadura antzemateko ingurumen-programetan tresna baliagarria izan daiteke. Azken honetarako, teknologia honetan oinarrituriko ikusketa guneak garatu beharko lirateke.Urpean lan egiteak desabantail ugari ditu. Hau ekiditeko datu eskuraketa teknika ezberdinak aztertu beharko lirateke, hala nola izpi-infragorriak, sonar teknologia edota irudi hiperespektralak zenbait esatearren.Azkenik, teknologia honetatik lortutako datuak bestelako tekniken bidez lorturiko datuekin bat egin beharko lirateke. Honela, arrainen datu biokimiko, histologiko eta fisiologikoez gain, teknika ez-inbasiboen bidez neurtutako igeriketa jokabideak ere kontutan hartu beharreko parametroa izan beharko luke.Research Center for Experimental Marine Biology and Biotechnology - Plentzia Marine Station (PiE

Shannon Entropy in a European Seabass (Dicentrarchus labrax) System during the Initial Recovery Period after a Short-Term Exposure to Methylmercury

Methylmercury (MeHg) is an environmental contaminant of increasing relevance as a seafood safety hazard that affects the health and welfare of fish. Non-invasive, on-line methodologies to monitor and evaluate the behavior of a fish system in aquaculture may make the identification of altered systems feasible-for example, due to the presence of agents that compromise their welfare and wholesomeness-and find a place in the implementation of Hazard Analysis and Critical Control Points and Fish Welfare Assurance Systems. The Shannon entropy (SE) of a European seabass (Dicentrarchus labrax) system has been shown to differentiate MeHg-treated from non-treated fish, the former displaying a lower SE value than the latter. However, little is known about the initial evolution of the system after removal of the toxicant. To help to cover this gap, the present work aims at providing information about the evolution of the SE of a European seabass system during a recuperation period of 11 days following a two-week treatment with 4 mu g center dot MeHg/L. The results indicate that the SE of the system did not show a recovery trend during the examined period, displaying erratic responses with daily fluctuations and lacking a tendency to reach the initial SE values.We wish to thank Grupo Tinamenor (Cantabria, Spain) for providing the European sea bass, Urtzi Izagirre for his contribution to the design of the experimental treatments, and Xabier Lekube and Gregor Bwye for technical assistance. The work received financial support from the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness Project number: CTM2012-40203-C02-01, Towards science-based standard biomarker methods, suitable to diagnose and monitor pollution biological effects in the Bay of Biscay for the purpose of implementing the European Marine Strategy Framework Directive-BMW and Project number: RTC-2014-2837-2, Minimizacion de la problematica del mercurio del atun y valorizacion del atun como alimento saludable-SELATUN

The Shannon Entropy Trend of a Fish System Estimated by a Machine Vision Approach Seems to Reflect the Molar Se:Hg Ratio of Its Feed

The present study investigates the suitability of a machine vision-based method to detect deviations in the Shannon entropy (SE) of a European seabass (Dicentrarchus labrax) biological system fed with different selenium: mercury (Se:Hg) molar ratios. Four groups of fish were fed during 14 days with commercial feed (control) and with the same feed spiked with 0.5, 5 and 10 mg of MeHg per kg, giving Se: Hg molar ratios of 29.5 (control-C-1); 6.6, 0.8 and 0.4 (C-2, C-3 and C-4). The basal SE of C-1 and C-2 (Se:Hg > 1) tended to increase during the experimental period, while that of C-3 and C-4 (Se:Hg < 1) tended to decrease. In addition, the differences in the SE of the four systems in response to a stochastic event minus that of the respective basal states were less pronounced in the systems fed with Se: Hg molar ratios lower than one (C-3 and C-4). These results indicate that the SE may be a suitable indicator for the prediction of seafood safety and fish health (i.e., the Se: Hg molar ratio and not the Hg concentration alone) prior to the displaying of pathological symptoms. We hope that this work can serve as a first step for further investigations to confirm and validate the present results prior to their potential implementation in practical settings.We wish to thank Grupo Tinamenor (Cantabria, Spain) for providing the European seabass. Jose Antonio Carrero, of the Department of Analytical Chemistry of the University of the Basque Country, UPV-EHU, measured the concentrations of Hg and Se in the feeds by ICP-MS. The work was supported by grants from the Spanish MINECO (RTC-2014-2837-2-"SELATUN: Minimizacion de la problematica del mercurio del atun y valorizacion del atun como alimento saludable, Programa Retos-Colaboracion 2014" and CTM2012-40203-C02-01-"BMW: Biomarcadores estandar de base cientifica en mejillon para diagnosticar y monitorizar los efectos biologicos de la polucion en el Golfo de Bizkaia: implementacion de la DEME"), Euskampus Fundazioa-Campus of International Excellence (307615SAA2) and from the Basque Government Elkartek Grant KK-2016/00057-"MAROMEGA: Nuevas alternativas para la produccion de omega-3 a partir derecursos marinos". The funding sources had no involvement in the preparation of this manuscript. We would like to express our gratitude to the three anonymous reviewers for their useful comments in order to improve this manuscript

Non-Linear Analyses of Fish Behaviours in Response to Aquatic Environmental Pollutants—A Review

Analysis of fish behaviour is an effective way to indirectly identify the presence of environmental pollutants that negatively affect fish life, its production and quality. Monitoring individual and collective behaviours produces large amounts of non-linear data that require tailor-suited computational methods to interpret and manage the information. Fractal dimension (FD) and entropy are two groups of such non-linear analysing methods that serve as indicators of the complexity (FD) and predictability (entropy) of the behaviours. Since behavioural complexity and predictability may be modulated by contaminants, the changes in its FD and entropy values have a clear potential to be embedded in a biological early warning system (BEWS), which may be particularly useful in Precision Fish Farming settings and to monitor wild populations. This work presents a review of the effects of a wide range of environmental contaminants, including toxic compounds, cleaning and disinfecting agents, stimulant (caffeine), anaesthetics and antibiotics, heavy metals (lead, cupper, and mercury), selenium, pesticides and persistent environmental pollutants, on the FD and entropy values of collective and individual behavioural responses of different fish species. All the revised studies demonstrate the usefulness of both FD and entropy to indicate the presence of pollutants and underline the need to consider early changes in the trend of the evolution of their values prior to them becoming significantly different from the control values, i.e., while it is still possible to identify the contaminant and preserve the health and integrity of the fish.The work was supported by the Spanish Ministerio de Economía y Competitividad MINECO (Grant RTC-2014–2837-2 “SELATUN: Minimización de la problemática del mercurio del atún y valorización del atún como alimento saludable, Programa Retos-Colaboración 2014”. The funding source had no involvement in the preparation of this manuscript. I. Martinez is supported by IKERBASQUE (Basque Foundation for Science)

Precision fish farming: a new framework to improve production in aquaculture

Aquaculture production of finfish has seen rapid growth in production volume and economic yield over the last decades, and is today a key provider of seafood. As the scale of production increases, so does the likelihood that the industry will face emerging biological, economic and social challenges that may influence the ability to maintain ethically sound, productive and environmentally friendly production of fish. It is therefore important that the industry aspires to monitor and control the effects of these challenges to avoid also upscaling potential problems when upscaling production. We introduce the Precision Fish Farming (PFF) concept whose aim is to apply control-engineering principles to fish production, thereby improving the farmer's ability to monitor, control and document biological processes in fish farms. By adapting several core principles from Precision Livestock Farming (PLF), and accounting for the boundary conditions and possibilities that are particular to farming operations in the aquatic environment, PFF will contribute to moving commercial aquaculture from the traditional experience-based to a knowledge-based production regime. This can only be achieved through increased use of emerging technologies and automated systems. We have also reviewed existing technological solutions that could represent important components in future PFF applications. To illustrate the potential of such applications, we have defined four case studies aimed at solving specific challenges related to biomass monitoring, control of feed delivery, parasite monitoring and management of crowding operations

Técnicas no-lineales para el análisis no invasivo de comportamientos animales

El presente estudio realiza análisis y evaluación de modelos no-invasivos mediante técnicas no-lineales que permitan la clasificación de comportamientos animales. Los datos se obtienen de sensores de presión piezoeléctricos, los mismos que son adecuados para la medición de curvas o pulsaciones de presión altamente dinámicas y cuasi-estáticas. La información extraída serviría para implementaciones futuras de la Ingeniería Biomédica, para el tratamiento de enfermedades. Se comienza con el pre-procesamiento de los datos en base a la frecuencia–temporal, que permite obtener parámetros lineales y no-lineales mediante la Densidad del Espectro de Potencia (PSD). Dichas características permite el aprendizaje del modelo clasificación realizada en la herramienta WEKA [23]. Las técnicas no-lineales como: Entropía Espectral de Shannon (EES), que permite entender la información y su validez, la Dimensión Fractal (DF) en base a los algoritmos de Higuchi [14] y Katz [16], mejoran el modelado del algoritmo para clasificar. Los parámetros se los obtiene por medio del software Matlab R2015a [12]. Para la experimentación sobre el aprendizaje del modelo de clasificación de comportamientos animales, se lo realiza mediante los algoritmos basados en: Análisis del Discriminante Lineal de Fisher (FLDA), Redes Neuronales Artificiales (Convulutional Neural Networks, CNN y Perceptron Multicapa, MLP) y árboles de decisiones (J48). Finalmente se analiza los algoritmos de clasificación por medio de sus tasas de acierto y la correlación entre variables (características). El análisis se centró en el aprendizaje del conocimiento para el clasificador automático basado en Redes Neuronales Artificiales, que con ayuda de los demás algoritmos permiten contrastar que técnica más representativa de la Minería de Datos (Data Mining), aporta mejores resultados

Shannon Entropy in a European Seabass (Dicentrarchus labrax) System during the Initial Recovery Period after a Short-Term Exposure to Methylmercury

Methylmercury (MeHg) is an environmental contaminant of increasing relevance as a seafood safety hazard that affects the health and welfare of fish. Non-invasive, on-line methodologies to monitor and evaluate the behavior of a fish system in aquaculture may make the identification of altered systems feasible—for example, due to the presence of agents that compromise their welfare and wholesomeness—and find a place in the implementation of Hazard Analysis and Critical Control Points and Fish Welfare Assurance Systems. The Shannon entropy (SE) of a European seabass (Dicentrarchus labrax) system has been shown to differentiate MeHg-treated from non-treated fish, the former displaying a lower SE value than the latter. However, little is known about the initial evolution of the system after removal of the toxicant. To help to cover this gap, the present work aims at providing information about the evolution of the SE of a European seabass system during a recuperation period of 11 days following a two-week treatment with 4 µg·MeHg/L. The results indicate that the SE of the system did not show a recovery trend during the examined period, displaying erratic responses with daily fluctuations and lacking a tendency to reach the initial SE values