Thraustochytrids and Algae as Sustainable Sources of Long-Chain Omega-3 Fatty Acids for Aquafeeds
Notice bibliographique
Résumé
There is limited ability to biosynthesize long-chain omega-3 fatty acids such as EPA and DHA in food webs leading to humans. Seafood is the key source of ω3 LC-PUFA, with aquaculture expected to meet rising global demand; however, marine fish have a high dietary requirement for EPA and DHA themselves. This was traditionally met using unsustainable dietary fish oil and fish meal, but limited supply and environmental concerns have dictated research on replacements. Among the industrial sources of EPA and DHA, microalgae and especially thraustochytrids stand out as resources with high concentrations. Although unicellular, thraustochytrids are not microalgae as they are not photosynthetic but instead are microheterotrophs. This removes the light requirement and facilitates high yields of monoculture for the production of single-cell oils. The availability, in high concentrations, of usually one or the other essential fatty acid permits a calibration of the EPA and DHA dose, which is especially useful as their effects have mainly been considered together in medical and aquaculture research. EPA and DHA have different effects on cell function and are precursors of different bioactive compounds. Using thraustochytrids, microalgae, and heterotrophic dinoflagellates, the importance of DHA has been investigated. DHA was essential for optimizing the growth of the early life stages of scallops and finfish and was preferentially incorporated into fish membrane phospholipids. The production of microalgae and microheterotrophs can contribute to the treatment of wastewater and waste gas, further enhancing their sustainability and reducing the environmental costs of aquaculture.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».