Biochemical composition of larval feed regulates early myogenesis and growth by inducing expression of <i>GH–IGF</i> , myogenic regulating factors, and <i>Myostatin</i> in <i>Labeo rohita</i>
Notice bibliographique
Résumé
Balanced nutrient composition of larval fish diet significantly affects growth and survival. Stunted growth and high mortality are common issues in conventional carp hatcheries. To explore the causes, we analyzed the proximate and biochemical composition of live feed (LF) in nursery ponds and compared it to a formulated nano-diet (FND). Rohu ( Labeo rohita (Hamilton,1822)) larvae 3 days after hatching (DAH) were divided into 10 tanks, with five receiving LF and five FND until 35 DAH. Larvae were periodically analyzed for growth and gene expression at specific intervals (3, 10, 15, 20, 25, 30, and 35 DAH). Significant differences in body composition were observed between the two groups. Certain essential fatty acids (arachidonic acid, EPA, and DHA) and amino acids (methionine, lysine, and phenylalanine) were lower in both LF and LF-fed larvae compared to FND and FND-fed larvae. The FND group showed higher survival, specific growth rate, and net weight gain. Additionally, higher expression of GH, IGF-1, and myogenic regulatory factors in the FND group suggest that nutrient composition influences molecular growth regulation. In contrast, elevated Myostatin expression in LF-fed larvae suggests a potential inhibitory effect on early myogenesis, which might indicate the limited nutrient availability in LF.
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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 | 0,000 | 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 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 ».