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Enregistrement W2008901022 · doi:10.4319/lom.2009.7.411

Profiling neutral lipids in individual fish larvae by using short‐column gas chromatography with flame ionization detection

2009· article· en· W2008901022 sur OpenAlexaff
Tara Hooper, Christopher C. Parrish

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography Methods · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquaculture Nutrition and Growth
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlame ionization detectorChromatographyGas chromatographyDetection limitChemistryThin-layer chromatographyAnalytical Chemistry (journal)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,444
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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