The effects of seston lipids on zooplankton fatty acid composition in Lake Washington, Washington, USA
Notice bibliographique
Résumé
We collected suspended particulate matter (seston) and zooplankton samples from Lake Washington in Seattle, Washington, U.S.A., over a 10-month period to investigate the effects of food availability on zooplankton fatty acid (FA) composition. The percentage of nutritionally critical omega3 polyunsaturated fatty acids (PUFA) in the seston varied from 8% of the FA pool in midsummer to 30% during the spring diatom bloom. Zooplankton accumulated much higher percentages omega3 PUFA than was available in the seston. In particular, cladocerans preferentially accumulated eicosapentaenoic acid (EPA, 20:5omega3), copepods accumulated docosahexaenoic acid (DHA, 22:6omega3), and both copepods and cladocerans accumulated 18 carbon chain omega3 PUFAs (C18 omega3). By comparison, the FA of zooplanktivorous juvenile sockeye salmon (Oncorhynchus nerka) were strongly dominated by EPA (12.5% +/- 2.1%) and DHA (28.2% +/- 8.7%). The saturated fatty acid and the arachidonic acid (ARA, 20:4omega6) composition of Diaptomus ashlandi was strongly (r2 = 0.76) and moderately (r2 = 0.54) correlated with the prevalence of these FAs in the seston. Furthermore, the DHA content of Diaptomus was moderately correlated with the seston's DHA content (r2 = 0.45) and very strongly correlated with seston EPA (r2 = 0.89). Since EPA was the most prevalent PUFA in the seston and DHA was the most prevalent PUFA in Diaptomus, these results suggest that Diaptomus may synthesize DHA from the EPA in their food. In general, zooplankton species in Lake Washington were strongly enriched with those FA molecules that are most physiologically important for fish nutrition (i.e., ARA, EPA, and DHA), indicating a clear mechanism by which changes in seston composition influence fisheries ecology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».