Lipid and Fatty Acid Differences in Lake Trout (Salvelinus namaycush) Eggs from the Great Lakes, Cayuga Lake, and Lake Champlain
Notice bibliographique
Résumé
The main objectives of this study were to determine and compare fatty acid signatures (FAS) of lake trout eggs within and among the Great Lakes region. Fifteen sites were sampled over 2 years, including six sites in Lake Michigan, four sites in Lake Huron and one site each in Lake Ontario, Lake Superior, Lake Champlain, and Cayuga Lake. A total of 518 egg samples were quantified. A combination of univariate and multivariate statistical analyses was used to assess spatial and temporal differences in FAS in both the neutral lipid (NL) and phospholipid (PL) fractions of lake trout eggs. At each sampling site, FAS did not differ significantly between the 2 years of sampling. Therefore samples from 2009 and 2010 were combined to assess spatial differences. Discriminant factor analysis (DFA) was performed on lake trout eggs from 13 sample sites using 18 of the most abundant fatty acids detected. DFA revealed a clear separation of lake trout eggs by sample site reaching an overall classification success of 77.7% and 77.3% in the neutral lipid and phospholipid fractions, respectively. Similarly, nonmetric multidimensional scaling and SIMPER analyses revealed differences in FAS among sample sites in both lipid fractions. These differences were driven by 16:1n-7 and 18:1n-9 in the NL and by 16:0 and docosahexaenoic acid in the PL. We suggest that the differences observed in FAS in lake trout eggs among sample sites are reflective of the lake trout feeding habit.
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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) | 0,001 | 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 ».