The alkaline tide and ammonia excretion after voluntary feeding in freshwater rainbow trout
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the potential acid-base and nitrogenous waste excretion challenges created by voluntary feeding in freshwater rainbow trout, with particular focus on the possible occurrence of an alkaline tide (a metabolic alkalosis created by gastric HCl secretion during digestion). Plasma metabolites (glucose, urea and ammonia) were measured at various time points before and after voluntary feeding to satiation (approximately 5% body mass meal of dry commercial pellets), as was the net flux of ammonia and titratable alkalinity to the water from unfed and fed fish. Arterial blood, sampled by indwelling catheter, was examined for post-prandial effects on pH, plasma bicarbonate and plasma CO2 tension. There was no significant change in plasma glucose or urea concentrations following feeding, whereas plasma ammonia transiently increased, peaking at threefold above resting values at 12 h after the meal and remaining elevated for 24 h. The increased plasma ammonia was correlated with an increase in net ammonia excretion to the water, with fed fish significantly elevating their net ammonia excretion two- to threefold between 12 and 48 h post feeding. These parameters did not change in unfed control fish. Fed fish likewise increased the net titratable base flux to the water by approximately threefold, which resulted in a transition from a small net acid flux seen in unfed fish to a large net base flux in fed fish. Over 48 h, this resulted in a net excretion of 13 867 micromol kg(-1) more base to the external water than in unfed fish. The arterial blood exhibited a corresponding rise in pH (between 6 and 12 h) and plasma bicarbonate (between 3 and 12 h) following feeding; however, no respiratory compensation was observed, as PaCO2 remained constant. Overall, there was evidence of numerous challenges created by feeding in a freshwater teleost fish, including the occurrence of an alkaline tide, and its compensation by excretion of base to the external water. The possible influence of feeding ecology and environmental salinity on these challenges, as well as discrepancies in the literature, are discussed.
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 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) | 0,000 | 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 ».