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Enregistrement W2969258598 · doi:10.1371/journal.pone.0221338

Resource polymorphism in European whitefish: Analysis of fatty acid profiles provides more detailed evidence than traditional methods alone

2019· article· en· W2969258598 sur OpenAlexaff
Stephen M. Thomas, Martin J. Kainz, Per‐Arne Amundsen, Brian Hayden, Sami J. Taipale, Kimmo K. Kahilainen

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquaculture Nutrition and Growth
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundAcademy of Finland
Mots-clésComputational biologyBioinformaticsPolymorphism (computer science)BiologyComputer scienceGeneticsGenotypeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resource polymorphism-whereby ancestral generalist populations give rise to several specialised morphs along a resource gradient-is common where species colonise newly formed ecosystems. This phenomenon is particularly well documented in freshwater fish populations inhabiting postglacial lakes formed at the end of the last ice age. However, knowledge on how such differential exploitation of resources across contrasting habitats might be reflected in the biochemical compositions of diverging populations is still limited, though such patterns might be expected. Here, we aimed to assess how fatty acids (FA)-an important biochemical component of animal tissues-diverged across a polymorphic complex of European whitefish (Coregonus lavaretus) and their closely related monomorphic specialist congener vendace (Coregonus albula) inhabiting a series of six subarctic lakes in northern Fennoscandia. We also explored patterns of FA composition in whitefish's predators and invertebrate prey to assess how divergence in trophic ecology between whitefish morphs would relate to biochemical profiles of their key food web associates. Lastly, we assessed how information on trophic divergence provided by differential FA composition compared to evidence of resource polymorphism retrieved from more classical stomach content and stable isotopic (δ13C, δ15N) information. Examination of stomach contents provided high-resolution information on recently consumed prey, whereas stable isotopes indicated broad-scale patterns of benthic-pelagic resource use differentiation at different trophic levels. Linear discriminant analysis based on FA composition was substantially more successful in identifying whitefish morphs and their congener vendace as distinct groupings when compared to the other two methods. Three major FA (myristic acid, stearic acid, and eicosadienoic acid) proved particularly informative, both in delineating coregonid groups, and identifying patterns of pelagic-benthic feeding throughout the wider food web. Myristic acid (14:0) content and δ13C ratios in muscle tissue were positively correlated across fish taxa, and together provided the clearest segregation of fishes exploiting contrasting pelagic and benthic niches. In general, our findings highlight the potential of FA analysis for identifying resource polymorphism in animal populations where this phenomenon occurs, and suggest that this technique may provide greater resolution than more traditional methods typically used for this purpose.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,166 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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