Amino acids in freshwater food webs: Assessing their variability among taxa, trophic levels, and systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although the amino acid composition of fishes and some marine invertebrates varies among taxa and systems, similar information is lacking for freshwater invertebrates. The objectives were to characterise and compare the amino acid composition among different aquatic species, dietary habits, and environmental conditions. Benthic macroinvertebrates from different functional feeding groups (FFG), bulk zooplankton, biofilm, and fishes representing 12 families (21 genera or species) were collected from temperate lakes in eastern Canada during the summers of 2013 and 2014. Fifteen protein‐bound amino acids, including thiols, were measured in whole invertebrates, biofilm, or fish muscle. We hypothesised that the amino acid composition will differ among species and systems. Multiple discriminant analyses revealed significant differences in the amino acid composition among species—based on varying percentages of cysteine (as cysteic acid) and histidine—and among FFG/trophic designations—based on histidine and lysine—where the primary consumers were more variable than the predators. Overall, the results suggest that patterns were based on phylogenetics, biological characteristics, and the FFG/trophic designations of biota. The within‐taxon variability in composition was also related to differences among lakes. Characteristics of their environment, including lake pH and the food web structure (abundance and composition of taxa), probably influenced their dietary habits and amino acid composition of diet. These results expand the currently limited knowledge of the biochemical composition of freshwater biota and provide impetus for further studies on nutritional values in predator‐prey relationships, trophic guilds, and the biomagnification of protein‐bound contaminants through food webs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».