Comparison of δ13C and δ15N of ecologically relevant amino acids among beluga whale tissues
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ecological applications of compound-specific stable isotope analysis (CSIA) of amino acids (AAs) include 1) tracking carbon pathways in food webs using essential AA (AAESS) δ13C values, and 2) estimating consumer trophic position (TP) by comparing relative differences of ‘trophic’ and ‘source’ AA δ15N values. Despite the significance of these applications, few studies have examined AA-specific SI patterns among tissues with different AA compositions and metabolism/turnover rates, which could cause differential drawdown of body AA pools and impart tissue-specific isotopic fractionation. To address this knowledge gap, especially in the absence of controlled diet studies examining this issue in captive marine mammals, we used a paired-sample design to compare δ13C and δ15N values of 11 AAs in commonly sampled tissues (skin, muscle, and dentine) from wild beluga whales (Delphinapterus leucas). δ13C of two AAs, glutamic acid/glutamine (Glx, a non-essential AA) and, notably, threonine (an essential AA), differed between skin and muscle. Furthermore, δ15N of three AAs (alanine, glycine, and proline) differed significantly among the three tissues, with glycine δ15N differences of approximately 10 ‰ among tissues supporting recent findings it is unsuitable as a source AA. Significant δ15N differences in AAs such as proline, a trophic AA used as an alternative to Glx in TP estimation, highlight tissue selection as a potential source of error in ecological applications of CSIA-AA. Amino acids that differed among tissues play key roles in metabolic pathways (e.g., ketogenic and gluconeogenic AAs), pointing to potential physiological applications of CSIA-AA in studies of free-ranging animals. These findings underscore the complexity of isotopic dynamics within tissues and emphasize the need for a nuanced approach when applying CSIA-AA in ecological research.
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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 | 0,001 | 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 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 ».