Evidence of interregional similarity in crayfish metabolomes at reference sites: Progress towards the metabolome as a biomonitoring tool
Notice bibliographique
Résumé
It has been proposed that biomonitoring may benefit from the use of metabolomics (the study of all small molecules in an organism) to detect sub-lethal organism stress through changes in the metabolite profile (i.e., the metabolome). However, to integrate the metabolome into biomonitoring programs the amount of natural variability among and within populations of indicator taxa must be established prior to generating a reference condition. This study determined variation in the metabolome among ecoregion and stream of origin in the northern crayfish (Faxonius virilis) and if that variation inhibited detection of stressor effects at sites exposed to human activities. We collected crayfish from seven minimally disturbed streams (i.e., reference streams), distributed across three level II ecoregions in central Canada and compared their metabolomes. We found ecoregion and stream origin were poor predictors of crayfish metabolomes. This result suggests crayfish metabolomes were similar, despite differing environmental conditions. Metabolomes of crayfish collected from three stream sites exposed to agricultural activity and municipal wastewater (i.e., test sites) were then compared to the crayfish metabolomes from the seven reference streams. Findings showed that crayfish metabolomes from test sites were strongly differentiated from those at all reference sites. The consistency in the northern crayfish metabolome at the studied reference streams indicates that a single reference condition may effectively detect impacts of human activities across the sampled ecoregions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».