Bioconcentration Potential Studies of Heavy Metals in Fenneropenaeus penicillatus (Jaira or Red Tail Shrimp) along the Littoral States of Karachi City
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Fenneropenaeus penicillatus (commonly known as Jaira or Red tail shrimp) is one of the commercially important and abundant species in the coastal areas of Pakistan and export to more than 40 countries world wide. It is a good source of nutrients for human diet because of its highly rich composition of protein, calcium and vitamins. The littoral state of Pakistan is facing much environmental issues during the last many years because of increasing pollution and human induced environmental changes which have gradually declined the export of shrimps. Crustacean species are considered as the bio-indicators of toxic materials due to their high affinity to accumulate heavy metals than fishes. The study was undertaken to quantify the heavy metals like copper, zinc, cadmium and lead in the Red tail shrimp. For this purpose biosamples were collected in year 2011 to 2013 from the littoral states of Karachi city, Pakistan. Flame Atomic Absorption Spectroscopy (FAAS) technique was used to analyze the Cu and Zn while Graphite Atomic Absorption Spectroscopy (GAAS) technique was used to quantify the Cd and Pb. Results were compared with the WHO/FAO/FDA values. The concentrations of selected heavy metals were within the normal range in all analyzed samples except for cadmium. Bioconcentration of cadmium was found much higher than the recommended value which is an alarming condition. Analysis of variance (ANOVA) was applied to find out the concentration variation of heavy metals in three years research study at p < 0.05. The results suggested that there is no significant effect of year wise variation on accumulation level of heavy metals in F. penicillatus..
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle