Sterol Composition of Blue Mussels Fed Algae and Effluent Diets from Finfish Culture
Notice bibliographique
Résumé
Mussels are an excellent source of phytosterols, which have many health benefits including reduction of the level of cholesterol in the blood. This study examined free sterols in cultivated blue mussels obtained commercially and from laboratory feeding experiments. Mussels were fed algae or the effluent from cultured finfish for 6 mo, and others remained unfed for 10 wk. Mussels feeding on effluent is of interest for integrated multitrophic aquaculture. Fish waste-fed mussels had significantly higher cholesterol concentrations (710 mg/kg) compared with algae-fed mussels (409 mg/kg) and locally cultivated ones (321 mg/kg). Algae-fed mussels had significantly higher campesterol compared with locally cultivated and fish waste-fed mussels. In algae-fed mussels, 24-nordeydrocholesterol decreased significantly, and in fish waste-fed mussels, the concentration of 24-methylenecholesterol decreased significantly. In fish waste-fed mussels, the cholesterol proportion was 50.9% of total sterols and other beneficial sterols were 49.1%, whereas in algae-fed mussels, cholesterol was down to 36.7% and other sterols were 63.3%. In summary, fish waste-fed mussels had significantly higher cholesterol concentrations and proportions compared with locally cultivated and algaefed mussels, and algae-fed mussels had higher proportions of beneficial phytosterols than fish waste-fed mussels.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».