Temporal patterns of fucoxanthin in four species of European marine brown macroalgae
Notice bibliographique
Résumé
Brown seaweeds are a rich source of carotenoids, particularly fucoxanthin, which has a wide range of potential health applications. Fucoxanthin fluctuates within and among seaweeds over time, frustrating efforts to utilise this resource. Thus, we require comprehensive analyses of long- and short-term concentrations across species in field conditions. Here, we used High Performance Liquid Chromatography to compare fucoxanthin content in four brown macroalgae, Ascophyllum nodosum, Fucus serratus, Fucus vesiculosus and Saccharina latissima, monthly for 1 year. F. serratus and F. vesiculosus had significantly higher fucoxanthin content (mg/g), which was highest in Spring (0.39 ± 0.04) and Autumn (0.45 ± 0.04) [mean (± SE)]. Two species, A. nodosum and F. serratus, were collected monthly at the same location for a further two non-consecutive years. For both A. nodosum and F. serratus, a significant interaction effect of seasons and years was identified, highlighting that there is variation in fucoxanthin content among and within species over time. We also show that fucoxanthin content differs significantly among months even within seasons. Therefore, it is not sufficient to assess fucoxanthin in single months to represent seasonality. We discuss how weather, nutrients and reproduction may have driven the seasonal variation, and reveal patterns of fucoxanthin concentration that can provide information concerning its availability for many important medical functions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».