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Enregistrement W4376127912 · doi:10.1139/cjz-2023-0001

Nutrient allocation to eggs in female Argentine shortfin squid, <i>Illex argentinus</i> using fatty acids as nutrient indicator

2023· article· en· W4376127912 sur OpenAlexvenueno aff
Na Zang, Dongming Lin, André E. Punt, Xinjun Chen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCephalopods and Marine Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyNutrientOvaryPolyunsaturated fatty acidFatty acidOogenesisAnimal scienceBiochemistryEmbryoEndocrinologyEmbryogenesisEcologyFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fatty acids play a critical role in embryonic development of cephalopods. However, little information is available on the allocation of fatty acids to eggs during oogenesis, limiting our understanding regarding how these animals maximize reproductive performance in terms of energy and nutrient use. We explored the nutrients for egg production during maturation for Argentine shortfin squid ( Illex argentinus (Castellanos, 1960)) by comparing the fatty acid profiles between the ovary and eggs in the oviducts. We detected 30 fatty acids in the ovary and eggs, of which 19 constituted more than 0.2% of the total fatty acid content. The overall fatty acids in the ovary varied significantly among maturity stages, while the eggs had a consistent amount of total fatty acids and relative amount of individual fatty acids. There were consequently significant differences in the fatty acid profiles between the ovary and eggs by maturity stage and in total. Additionally, eggs had more saturated fatty acids but less polyunsaturated fatty acids than the ovary. Cumulatively, our results reveal that this squid produces eggs with consistent levels of nutrients virtually regardless of how the nutrient profile of the ovary varies during maturation, providing insight into the egg production process relation to nutrient allocation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,231 · 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
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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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