Validation of dried blood spot sampling for determining trophic positions of Arctic char using nitrogen stable isotope analyses of amino acids
Notice bibliographique
Résumé
Rationale Dried blood spots (DBSs) are gaining popularity for biomarker analyses in ecological research due to their advantages for use in field‐based research and in remote settings; however, many DBS biomarkers remain unvalidated. We validated the application of compound‐specific stable nitrogen isotope analyses of amino acids (CSIA‐AAs) to field‐prepared DBSs for determining trophic positions of wild‐caught Arctic char ( Salvelinus alpinus ). Methods Whole blood and muscle from Arctic char were collected, and DBSs were created in the field. We measured the stable nitrogen isotope ratios (expressed as δ 15 N values) of the amino acids glutamic acid (Glu) and phenylalanine (Phe) isolated from Arctic char samples using CSIA‐AAs. We then compared amino acid δ 15 N values from DBSs and the other sample types (whole blood and muscle) from the same specimens. We calculated and compared trophic position estimates generated from whole blood, DBSs, and muscle. Results The δ 15 N values of Glu and Phe, as well as trophic position estimates from DBSs, were highly correlated with δ 15 N values and estimates from both whole blood and muscle. The DBS amino acid δ 15 N values and trophic position estimates agreed well with those from whole blood. Although mean differences between amino acid δ 15 N values from DBSs and muscle were noted, the offsets were small and resulted in a 0.2 mean difference between trophic position estimates for DBSs and muscle. Conclusions We demonstrate that the application of CSIA‐AAs to field‐prepared DBSs of Arctic char generates similar trophic position estimates to those from whole blood and muscle. We suggest that DBSs could be developed as a minimally invasive sampling technique to study feeding ecology of wild fish and perhaps other organisms of interest.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».