Metabolomics investigation of dietary effects on flesh quality in grass carp (<i>Ctenopharyngodon idellus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Background: The ultrahigh density intensive farming model of grass carp (Ctenopharyngodon idellus) may elicit growth inhibition, decrease flesh quality, and increase disease susceptibility of fish. The degradation in quality and excessive fat accumulation in cultured C. idellus have long been attributed to possible alterations in the lipid metabolism of fish muscle tissues as a result of overnutrition from artificial diets. To investigate the effects of different diets on fish muscle quality, a large-scale metabolomics study was performed on 250 tails of C. idellus. Findings: The experimental fish were divided into four groups based on sex and diet-female artificial feed (FAF), female grass feed, male artificial feed (MAF), and male grass feed (MGF). After a 113-day rearing period, the artificial feed (AF) group showed a significantly higher total mass of muscle fat (P < 0.01), with the FAF group being the highest. Metabolomics profiling based on liquid chromatography-mass spectrometry revealed distinctive patterns of clustering according to the four groups. Overall, artificial feeding was associated with higher concentrations of docosapentaenoic acid, dihomo-gamma-linolenic acid, and arachidonic acid, whereas grass feeding was associated with elevated n-3 unsaturated fatty acids (UFAs) such as eicosapentaenoic acid, alpha-linolenic acid, and gamma-linolenic acid. Artificial feeding also resulted in significant increased docosahexaenoic acid in MAF muscle than in MGF fish, whereas there was no significance in the comparison of female samples. Metabolic pathway analyses using both targeted and untargeted approaches consistently revealed that arachidonic acid metabolism and steroid hormone biosynthesis pathways were significantly different between AF and grass fed groups. Conclusions: Our results suggest that grass is a better source of dietary fatty acid and protein when compared to artificial feed. Grass feeding could effectively lower triglycerides in serum, reduce fat accumulation, and alter lipid compositions in fish muscle by increasing the concentrations of n-3 UFAs, leading to better nutrition and health.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».