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Enregistrement W3081747033 · doi:10.1111/anu.13091

Using stable isotope analysis to assess the relationship among dietary protein sources, growth, nutrient turnover and incorporation in Nile tilapia ( <i>Oreochromis niloticus</i> )

2020· article· en· W3081747033 sur OpenAlexaff
Hui Zhou, Binhe Gu

Notice bibliographique

RevueAquaculture Nutrition · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesGuangdong Science and Technology Department
Mots-clésNile tilapiaOreochromisBiologyProtein turnoverAnimal scienceδ13CStable isotope ratioFish mealSoybean mealNutrientδ15NMealNitrogenTilapiaBiochemistryFood scienceFish <Actinopterygii>EcologyFisheryChemistryProtein biosynthesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nile tilapia (1.20 g) were fed for 56 days in five treatments (FM100 containing only fish meal [FM] as a protein source; soybean meal (SBM) replace 25%, 50%, 75% and 100% of FM protein in the diets of FM75, FM50, FM25 and FM0, respectively) to assess the effects of dietary protein sources on growth, turnover half-life of nitrogen and carbon stable isotopes (δ13C and δ15N) in muscle, isotope discrimination factors (Δ15N and Δ13C), and the relative contribution of protein sources to muscle growth. Results showed that the final body weight, weight gain and specific growth rate of fish fed diet FM25 were significantly higher than other treatments (p < .05). By day 35, fish under all treatments reached isotopic equilibrium, and the equilibrium values consistently increase as a function of stable isotope values in diets. Growth accounted for most isotopic changes in muscle and resulted in significantly shorter half-lives of nitrogen and carbon in FM25 (p < .05). The Δ15N of FM25 and Δ13C of FM0 were significantly lower than other treatments (p < .05). The proportional contributions of SBM protein were significantly higher than their respective levels in FM75 and FM25 (p < .05), indicating a preferential incorporation of nitrogen from the SBM in muscle tissue.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,607

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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