Effect of lipid extraction on analyses of stable carbon and stable nitrogen isotopes in coastal organisms of the Aleutian archipelago
Notice bibliographique
Résumé
We tested whether extracting lipids reduced confounding variation in δ 13 C and δ 15 N values by analyzing paired lipid-extracted (LE) and non-lipid-extracted (NLE) samples of bald eagle ( Haliaeetus leucocephalus (L., 1766)) whole eggs, muscle tissue from nine seabird and one terrestrial bird species, muscle tissue from four marine fish species, and blue mussels ( Mytilus edulis L., 1758) collected from the Aleutian archipelago, Alaska. Lipid extraction significantly increased δ 13 C by an average of 2.0‰ in whole eggs, 0.8‰ in avian muscle, 0.2‰ in fish muscle, and 0.6‰ in blue mussels. Lower δ 13 C values in NLE samples covaried positively with lipid content across all sample types. Lower δ 13 C values in NLE samples were not correlated with lipid content within bald eagle eggs and blue mussels, but covaried positively with percent lipid in avian and fish muscles. Neither lipid extraction nor percent lipid significantly changed δ 15 N values for any sample type. Lower δ 13 C values in most NLE avian and fish muscle tissues should not confound interpretation of pelagic versus nearshore sources of primary production, but lipid extraction may be necessary when highly precise estimates of δ 13 C are needed. Lipid extraction may not be necessary when only δ 15 N is of interest.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».