Highly branched isoprenoids: a novel tracer of diatom-based energy pathways in freshwater food webs
Notice bibliographique
Résumé
In complex food webs, it is often difficult to classify all trophic interactions, especially when the number of potential energy sources and interacting species can be high. Biochemical markers (biomarkers) can help trace energy-flow pathways from basal sources up to top predators, but can suffer from poor resolution when multiple sources all produce the same biomarker (e.g. many algae produce long-chain unsaturated fatty acids). Highly branched isoprenoids (HBIs) are unique lipids produced by diatoms, which have been successfully applied as biomarkers of diatom-derived energy pathways through marine food webs. However, currently, the existence and trophic transfer of HBIs has not been explored in freshwater food webs. Here, we confirm, for the first time, the presence of two HBI isomers (IIb and IIc) across two temperate-lake food webs, from lower basal sources up to higher trophic-position consumers (predatory fishes). Lake ecosystems are facing multiple interacting threats that could influence food-web structure and function in complex ways. HBIs could provide a novel method for tracing the outcome of altered temperature, nutrient loading and water clarity on high-quality, diatom-derived energy pathways through freshwater 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».