Handling and Storage Procedures Have Variable Effects on Fatty Acid Content in Fishes with Different Lipid Quantities
Notice bibliographique
Résumé
It is commonly assumed that the most accurate data on fatty acid (FA) contents are obtained when samples are analyzed immediately after collection. For logistical reasons, however, this is not always feasible and samples are often kept on ice or frozen at various temperatures and for diverse time periods. We quantified temporal changes of selected FA (μg FAME per mg tissue dry weight) from 6 fish species subjected to 2 handling and 3 storage methods and compared them to FA contents from muscle tissue samples that were processed immediately. The following species were investigated: Common Carp (Cyprinus carpio), Freshwater Drum (Aplodinotus grunniens), Channel Catfish (Ictalurus punctatus), Antarctic Eelpout (Pachycara brachycephalum), Rainbow Trout (Oncorhynchus mykiss) and Arctic Charr (Salvelinus alpinus). The impact of storage method and duration of storage on FA contents were species-specific, but not FA-specific. There was no advantage in using nitrogen gas for tissue samples held on ice for 1 week; however, holding tissue samples on ice for 1 week resulted in a loss of FA in Charr. In addition, most FA in Trout and Charr decreased in quantity after being stored between 3 and 6 hours on ice. Freezer storage temperature (-80 or -20°C) also had a significant effect on FA contents in some species. Generally, we recommend that species with high total lipid content (e.g. Charr and Trout) should be treated with extra caution to avoid changes in FA contents, with time on ice and time spent in a freezer emerging as significant factors that changed FA contents.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».