Relationships among tissues, biofluids, and otolith selenium concentrations in wild female burbot (<i>Lota lota</i>)
Notice bibliographique
Résumé
In the Lake Koocanusa-Kootenai River system (Montana, USA and British Columbia, Canada), selenium (Se) contamination has become an international concern and is suspected to contribute to the observed burbot (Lota lota) population collapse. Due to our limited ability to sample burbot in Lake Koocanusa for monitoring studies, we used a reference population to develop tools to model tissue Se disposition for a focal species in systems with elevated Se. Total Se concentrations in otoliths, biofluids (blood and endolymph), and tissues (muscle, liver, and ovary) from burbot in reference lakes in northwestern Ontario, Canada, were measured to document tissue-to-tissue Se relationships and evaluate the potential for otoliths to retrace Se exposure in fish. Among burbot tissue, Se concentrations were the highest in the ovary (mean ± SD = 4.55 ± 2.23 μg g-1 dry mass [dm]), followed by the liver (2.69 ± 1.96 μg g-1 dm) and muscle (1.87 ± 1.14 μg g-1 dm), and decreased with body size (p < 0.05). In otoliths, Se was detected at low levels (<1 μg g-1). Selenium concentrations in burbot samples were positively correlated among muscle, ovary, liver, and endolymph tissues, but not for the most recent annually averaged or lifetime-averaged Se concentrations in otoliths. We hypothesize that Se concentrations were too low in this study to establish links between otoliths and other fish tissues and to detect significant lifetime variation in individuals, and that further validation using archived otoliths from burbot exposed to elevated Se levels in Lake Koocanusa-Kootenai River is needed to reconstruct exposure histories. However, intercompartmental models proved valuable for estimating Se concentrations in burbot tissues only available by means of lethal sampling (i.e., ovary), although additional work should confirm whether the established models are reliable to predict concentrations in Se-impaired systems as tissue distributions are likely to differ with increasing Se levels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».