MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4388591461 · doi:10.1016/j.envres.2023.117623

Microcystin profiles in European noble crayfish Astacus astacus and water in Lake Steinsfjorden, Norway

2023· article· en· W4388591461 sur OpenAlexafffund
Christopher O. Miles, David Strand, Johannes C. Rusch, Andreas Ballot, Sigrid Haande, Kjersti Liv Eriksen Løvberg, Trude Vrålstad, Ingunn A. Samdal

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensNational Research Council CanadaQueen Elizabeth II Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaVeterinærinstituttetsNorsk Institutt for VannforskningNorges Forskningsråd
Mots-clésCrayfishAstacusBiologyCyanobacteriaBenthic zoneFisheryBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lake Steinsfjorden, an important noble crayfish (Astacus astacus) habitat, is often affected by blooms of Planktothrix spp. that produce microcystins (MCs). A poor correlation between MCs by ELISA in the water and in crayfish tissue in a study in 2015 prompted further investigation by LC–HRMS. LC–HRMS analyses of filters from water samples and on selected crayfish tissue extracts from the 2015 study revealed the presence of known and previously unreported MCs. Crayfish samples from May and June 2015 were dominated by MCs from the Planktothrix bloom, whereas in September novel MCs that appeared to be metabolites of MC-LR were dominant, even though neither these nor MC-LR were detected in the water in 2015. A water sample from October 2016 also showed MCs typical of Planktothrix (i.e., [D-Asp3]- and [D-Asp3,Dhb7]MC-RR and -LR), but low levels of MC-RR and MC-LR were detected in the lake water for the first time. In late summer and autumn, the MC profiles of crayfish were dominated by the homonorvaline (Hnv) variant MC-LHnv, a putative metabolite of MC-LR. Taken together, ELISA, LC–HRMS and previous PCR analyses showed that although Planktothrix was part of the crayfish diet, it was not the sole source of MCs in the crayfish. Possibly, crayfish in Lake Steinsfjorden may be ingesting MCs from benthic cyanobacteria or from contaminated prey. Therefore, information on the cyanobacterial or MC content in the water column cannot safely be used to make predictions about MC concentrations in the crayfish in Lake Steinsfjorden. Interestingly, the results also show that targeted LC–MS analysis of the crayfish would at times have underestimated their MC content by nearly an order of magnitude, even if all previously reported MC variants had been included in the analysis.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,232

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,246 · 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'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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironmental ResearchMême sujetAquatic Ecosystems and Phytoplankton DynamicsTravaux en français237 207