Profiling neutral lipids in individual fish larvae by using short‐column gas chromatography with flame ionization detection
Notice bibliographique
Résumé
The triacylglycerol (TAG) to sterol (ST) ratio, which has been used to determine the condition index in marine species, has regularly been measured via thin‐layer chromatography with flame ionization detection (TLC/FID) using the Chromarod‐Iatroscan system. However, this method is labor intensive, requires long analysis times, and has a detection limit of ~50 ng. For the determination of lipids in very small samples such as individual fish larvae, short‐column gas chromatography with flame ionization detection (GC/FID) provides an excellent alternative to Iatroscan TLC/FID, owing to its lower detection limit (~1 ng for high‐molecular‐weight TAG and ~0.1 ng for lower‐molecular‐weight species). As well, GC/FID individually profiles lipids based on their carbon number, whereas TLC/FID groups lipids according to their lipid class. Here we describe a method for the determination of neutral lipids from individual Cyclopterus lumpus (lumpfish) and Myoxocephalus scorpius (short‐horn sculpin) larvae using short‐column GC/FID. By using an internal standard and applying weight correction factors, ST and TAG can be accurately and precisely measured. The results reveal that there were no significant differences between GC/FID and TLC/FID in the quantification of TAG or ST in individual fish larvae ( P > 0.05); however, GC/FID is more sensitive, precise, rapid, and cost‐efficient.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».