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Long-term prediction of fish growth under varying ambient temperature using a multiscale dynamic model

机译:使用多尺度动态模型长期预测鱼类在不同环境温度下的生长

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摘要

BackgroundFeed composition has a large impact on the growth of animals, particularly marine fish. We have developed a quantitative dynamic model that can predict the growth and body composition of marine fish for a given feed composition over a timespan of several months. The model takes into consideration the effects of environmental factors, particularly temperature, on growth, and it incorporates detailed kinetics describing the main metabolic processes (protein, lipid, and central metabolism) known to play major roles in growth and body composition.
机译:背景技术饲料成分对动物特别是海水鱼类的生长有很大影响。我们已经开发了一个定量动态模型,可以预测给定饲料成分在几个月的时间内海鱼的生长和身体成分。该模型考虑了环境因素(尤其是温度)对生长的影响,并结合了详细的动力学过程,这些动力学过程描述了主要的代谢过程(蛋白质,脂质和中枢代谢),已知这些过程在生长和身体组成中起着重要作用。

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