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Enregistrement W3199214419 · doi:10.1002/rcm.9204

An arithmetic correction for the effect of lipid on carbon stable isotope ratios in muscle and digestive glands of the American lobster ( <scp> <i>Homarus americanus</i> </scp> )

2021· article· en· W3199214419 sur OpenAlexafffund
Jonathan Fischer‐Rush, Rémy Rochette, Emily Paton, Alexandrea Dickey, Brian Hayden

Notice bibliographique

RevueRapid Communications in Mass Spectrometry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensSaint John Regional HospitalUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of New Brunswick
Mots-clésHomarusAkaike information criterionChemistryRange (aeronautics)Extraction (chemistry)American lobsterStable isotope ratioZoologyStatisticsChromatographyBiologyCrustaceanMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rationale Lipid correction models use elemental carbon‐to‐nitrogen ratios to estimate the effect of lipids on δ 13 C values and provide a fast and inexpensive alternative to chemically removing lipids. However, the performance of these models varies, especially in whole‐body invertebrate samples. The generation of tissue‐specific lipid correction models for American lobsters, both an ecologically and an economically important species in eastern North America, will aid ecological research of this species and our understanding of the function of these models in invertebrates. Method We determined the δ 13 C and δ 15 N values before and after lipid extraction in muscle and digestive glands of juvenile and adult lobster. We assessed the performance of four commonly used models (nonlinear, linear, natural logarithm (LN) and generalized linear model (GLM)) at estimating lipid‐free δ 13 C values based on the non‐lipid‐extracted δ 13 C values and elemental C:N ratios. The accuracy of model predictions was tested using paired t ‐tests, and the performance of the different models was compared using the Akaike information criterion score. Results Lipid correction models accurately estimated post‐lipid‐extraction δ 13 C values in both tissues. The nonlinear model was the least accurate for both tissues. In muscle, the three other models performed well, and in digestive glands, the LN model provided the most accurate estimates throughout the range of C:N values. In both tissues, the GLM estimates were not independent of the post‐lipid‐extraction δ 13 C values, thus reducing their transferability to other datasets. Conclusions Whereas previous work found that whole‐body models poorly estimated the effect of lipids in invertebrates, we show that tissue‐specific lipid correction models can generate accurate and precise estimates of lipid‐free δ 13 C values in lobster. We suggest that the tissue‐specific logarithmic models presented here are the preferred models for accounting for the effect of lipid on lobster isotope ratios.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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