Carbon, nitrogen, and sulfur diet–tissue discrimination in mouse tissues
Notice bibliographique
Résumé
Stable-isotope ratios are increasingly being used to examine ecological questions pertaining to dietary choices, physiological status, and animal migration. It has been shown that animal tissues reflect the isotopic signature present in food, altered by a small reproducible fractionation value. The average diet–tissue discrimination for δ 13 C and δ 15 N is approximately 1‰ and 3‰, respectively, although the degree of diet–tissue discrimination may be affected by a range of factors and vary between organisms and tissue types. Although the average δ 34 S is approximately zero, the sulfur diet–tissue discrimination values have only been determined for a few organisms. It is necessary to determine accurate diet–tissue discrimination values between tissue and dietary components to have confidence in any food-web study or determination of diet quality. In this paper, we determine carbon, nitrogen, and sulfur diet–tissue discrimination values for whole blood, liver, skeletal muscle, heart, brain, and fat (carbon only) from adult mice (Mus musculus L., 1758) equilibrated on three diets with unique isotopic signatures for carbohydrate carbon and for protein carbon, nitrogen, and sulfur. These data will aid researchers in choosing tissues to be used to examine food-web changes over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».