Меру рыба: Меру рыба википедия

Содержание

Масляная рыба Дары Океана холодного копчения филе-кусок 150г

День учителя Скидки Зоотовары Овощи, фрукты, ягоды Молоко, сыр, яйца Мясо, птица, колбасы Рыба, икра Воды, соки, напитки Чай, кофе, сахар Макароны, крупы, специи Соусы, орехи, консервы Хлеб и выпечка Сладости и снеки Здоровое питание Готовая еда и подборки Замороженные продукты Товары для мам и детей Товары для дома и дачи Красота, гигиена, здоровье Аптечка Бытовая химия и хозтовары Бытовая техника Кухня Системы нагревания Алкоголь Подарки

Прогноз клёва > Меру (город). Кения, Meru.

(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});

23 августа–27 августа 28 августа – 1 сентября 2 сентября–6 сентября 7 сентября–11 сентября 12 сентября–16 сентября 17 сентября–21 сентября

Погода

показать погоду скрыть погоду

Переменная облачностьПеременная облачностьМестами дождь

вероятность осадков: 76%Местами дождь
вероятность осадков: 82%

Переменная облачностьПеременная облачностьМестами дождь
вероятность осадков: 82%Местами дождь
вероятность осадков: 80%

Местами дождь
вероятность осадков: 61%Местами дождь
вероятность осадков: 83%Местами дождь
вероятность осадков: 65%Переменная облачность

Переменная облачностьПеременная облачностьПеременная облачностьМестами дождь
вероятность осадков: 84%

Переменная облачностьПеременная облачностьМестами дождь
вероятность осадков: 76%Местами дождь
вероятность осадков: 73%

температура воздуха, °C °F
ощущается как, °C °F

+16 61°

+15 59°

+30 86°

+22 72°

+16 61°

+15 59°
+16 61°

+27 81°

+20 68°

+17 63°

+15 59°
+16 61°

+30 86°
+28 82°

+23 73°
+24 75°

+14 57°

+15 59°

+29 84°

+22 72°
+24 75°

+16 61°

+15 59°

+28 82°

+22 72°

температура воды, °C °F
поверхность / глубина

+21 70° / +18 64°

+20 68° / +18 64°

ЮЮ-В

юго-юго-восточный

ЮЮ-З

юго-юго-западный

ЮЮ-В

юго-юго-восточный

ЮЮ-З

юго-юго-западный

Ю-В

юго-восточный

ЮЮ-В

юго-юго-восточный

ЮЮ-В

юго-юго-восточный

Ю-В

юго-восточный

Ю-В

юго-восточный

ЮЮ-В

юго-юго-восточный

В-Ю-В

востоко-юго-восточный

ЮЮ-В

юго-юго-восточный

ЮЮ-В

юго-юго-восточный

В-Ю-В

востоко-юго-восточный

Ю-В

юго-восточный

скорость ветра

3 / 6 11 / 22 7 / 13

скорость ветра 3 м/с км/ч миль/ч ,
порывы до 6 м/с км/ч миль/ч скорость ветра 11 м/с км/ч миль/ч ,
порывы до 22 м/с км/ч миль/ч скорость ветра 7 м/с км/ч миль/ч ,
порывы до 13 м/с км/ч миль/ч
Небольшое волнение воды.

1 / 3 4 / 11 2 / 7

скорость ветра 1 м/с км/ч миль/ч ,
порывы до 3 м/с км/ч миль/ч скорость ветра 4 м/с км/ч миль/ч ,
порывы до 11 м/с км/ч миль/ч скорость ветра 2 м/с км/ч миль/ч ,
порывы до 7 м/с км/ч миль/ч
Водоёмы спокойные.

4 14 9

скорость ветра 4 м/с км/ч миль/ч скорость ветра 14 м/с км/ч миль/ч скорость ветра 9 м/с км/ч миль/ч
На водоёмах умеренные волнение воды.

2 / 3 7 / 11 4 / 7

скорость ветра 2 м/с км/ч миль/ч ,
порывы до 3 м/с км/ч миль/ч скорость ветра 7 м/с км/ч миль/ч ,
порывы до 11 м/с км/ч миль/ч скорость ветра 4 м/с км/ч миль/ч ,
порывы до 7 м/с км/ч миль/ч
Небольшое волнение воды.

3 / 5 11 / 18 7 / 11

скорость ветра 3 м/с км/ч миль/ч ,
порывы до 5 м/с км/ч миль/ч скорость ветра 11 м/с км/ч миль/ч ,
порывы до 18 м/с км/ч миль/ч скорость ветра 7 м/с км/ч миль/ч ,
порывы до 11 м/с км/ч миль/ч
Небольшое волнение воды.

1 / 3 4 / 11 2 / 7

4 14 9

3 / 5 11 / 18 7 / 11

4 / 7 14 / 25 9 / 16

скорость ветра 4 м/с км/ч миль/ч ,
порывы до 7 м/с км/ч миль/ч скорость ветра 14 м/с км/ч миль/ч ,
порывы до 25 м/с км/ч миль/ч скорость ветра 9 м/с км/ч миль/ч ,
порывы до 16 м/с км/ч миль/ч
На водоёмах умеренные волнение воды.

1 / 2 4 / 7 2 / 4

скорость ветра 1 м/с км/ч миль/ч ,
порывы до 2 м/с км/ч миль/ч скорость ветра 4 м/с км/ч миль/ч ,
порывы до 7 м/с км/ч миль/ч скорость ветра 2 м/с км/ч миль/ч ,
порывы до 4 м/с км/ч миль/ч
Водоёмы спокойные.

4 / 5 14 / 18 9 / 11

скорость ветра 4 м/с км/ч миль/ч ,
порывы до 5 м/с км/ч миль/ч скорость ветра 14 м/с км/ч миль/ч ,
порывы до 18 м/с км/ч миль/ч скорость ветра 9 м/с км/ч миль/ч ,
порывы до 11 м/с км/ч миль/ч
На водоёмах умеренные волнение воды.

4 / 6 14 / 22 9 / 13

скорость ветра 4 м/с км/ч миль/ч ,
порывы до 6 м/с км/ч миль/ч скорость ветра 14 м/с км/ч миль/ч ,
порывы до 22 м/с км/ч миль/ч скорость ветра 9 м/с км/ч миль/ч ,
порывы до 13 м/с км/ч миль/ч
На водоёмах умеренные волнение воды.

3 / 6 11 / 22 7 / 13

1 / 2 4 / 7 2 / 4

4 14 9

3 / 5 11 / 18 7 / 11

4 / 8 14 / 29 9 / 18

скорость ветра 4 м/с км/ч миль/ч ,
порывы до 8 м/с км/ч миль/ч скорость ветра 14 м/с км/ч миль/ч ,
порывы до 29 м/с км/ч миль/ч скорость ветра 9 м/с км/ч миль/ч ,
порывы до 18 м/с км/ч миль/ч
На водоёмах умеренные волнение воды.

2 / 3 7 / 11 4 / 7

4 / 5 14 / 18 9 / 11

5 / 6 18 / 22 11 / 13

скорость ветра 5 м/с км/ч миль/ч ,
порывы до 6 м/с км/ч миль/ч скорость ветра 18 м/с км/ч миль/ч ,
порывы до 22 м/с км/ч миль/ч скорость ветра 11 м/с км/ч миль/ч ,
порывы до 13 м/с км/ч миль/ч
На водоёмах умеренные волнение воды.

осадки, ммдюйм/6 ч

давление
мм. рт. ст. дюйм рт. ст. гПа

Прибывающая Луна
возраст: 11 дней
освещённость: 83%
дистанция: 373 тыс. км.

Прибывающая Луна
возраст: 12 дней
освещённость: 90%
дистанция: 377 тыс. км.

Прибывающая Луна
возраст: 13 дней
освещённость: 96%
дистанция: 382 тыс. км.

Полнолуние
возраст: 14 дней
освещённость: 99%
дистанция: 386 тыс. км.

Полнолуние
возраст: 15 дней
освещённость: 100%
дистанция: 391 тыс. км.

восход—заход Луны

15:48—03:19

16:40—04:13

17:29—05:04

18:15—05:51

18:59—06:36

восход—закат Солнца

06:20—18:27

06:20—18:26

06:19—18:26

06:19—18:25

12:07

12:06

12:07

12:06

солнечных часов за сутки

10.3

11.3

УФ-излучение средней силы

сильное УФ-излучение

УФ-излучение средней силы

Особенности арктической рыбалки, строганина и красоты Якутии

Пока Центральную Россию засыпает снегом, а Сибирь сковали морозы, в Арктике полярники уже готовы к встрече весны. И первая примета скорого её прихода — арктическая подлёдная рыбалка. Наш постоянный автор, полярник Александр Обоимов побывал на такой и рассказал, как это происходит и как готовят правильную строганину из местной рыбы. Предупреждаем — читать лучше на сытый желудок.

Уже год, как я приехал в Якутию, и до сих пор она для меня как «Страна чудес». Совсем другой мир, другая реальность и совсем другая жизнь в отличие от больших городов. Здесь другие люди, другое мышление, другой менталитет. Якутия — восхитительный уголок природы, находящийся во власти вечной мерзлоты и лютого холода. Именно здесь природе удалось сохранить своё первозданное очарование и величие, которое манит путешественников со всего мира. Только самые смелые и отважные решаются вступить в схватку с местной природой, чтобы раскрыть её тайны и прикоснуться к её величественным дарам.

Рыбалка в условиях Крайнего Севера

Что может быть прекраснее, чем нетронутая природа, бессчётное количество диких водоёмов, каньоны и бескрайние просторы тундры. Для любителей активного отдыха, в том числе и рыбалки, Саха является просто настоящим раем. Огромное количество местных жителей, которые родились в этом регионе, выживают только за счёт улова рыбы. Мне посчастливилось побывать в одном из самых северных поселений Якутии. Село Таймылыр находится в Булунском районе, за Северным полярным кругом, на левом берегу реки Оленёк, в 285 км к северо-западу от Тикси. Таймылыр довольно аккуратный посёлок. Является административным центром сельского поселения Тюмятинский эвенкийский национальный наслег.

Население — немногим больше 700 человек. Домики деревянные и каменные, но все крашеные, много двухэтажек. Люди здесь живут в основном за счёт рыбалки и охоты. Если с летней рыбалкой я хорошо познакомился в этих краях, то зимняя рыбалка сетью для меня была ещё закрытой темой. Мой хороший знакомый Афанасий стал для меня гидом, он решил мне показать, что такое зимняя рыбалка в Якутии. На Севере России рыбалка на сети зимой — давняя традиция и способ обеспечить себя пропитанием. Более того, во многих водоёмах Севера вылов рыбы сетями приветствуется и даже поощряется. В некоторых озёрах наблюдается переизбыток рыбы, и необходимо прорежение рыбьего поголовья. Оказывается, есть ещё такие места в нашей стране.

Ехали минут десять, участок совсем рядом, всего пять километров. Сразу остановились у балка на берегу, растопили печку. Поставили чайники со льдом оттаивать и затем поехали на реку. Ловля рыбы сетью — довольно трудоёмкое занятие. Для установки сети нужно как минимум два человека, чтобы было удобнее управлять и корректировать подо льдом. После выбора места делают две проруби на расстоянии длины сети. Их еще называют майной. Между майнами делаются небольшие проруби на расстоянии нескольких метров друг от друга. Для прогонки сети понадобится жердь длинной, равной расстоянию между майнами, прочная и крепкая верёвка длиной 50–60 метров. Также понадобятся палки около 2 метров для корректировки сети между майнами. После установки сети её следует натянуть и закрепить по краям майны. Дальше остаётся только ждать.

Работали по такой схеме: я выкапываю яму примерно 3,5 метра диаметром и метр глубиной, достаю шкуру, которая закрывает прорубь, чтоб не замерзла, перехожу дальше. Затем Афанасий пешнёй долбит лёд и вынимает осколки сачком. А Володя достаёт и проверяет сеть. Пойманную рыбу складывали на нарты и проезжали к следующей. А с некоторыми экземплярами Афанасий проделывал не совсем понятные мне манипуляции, но об этом я расскажу чуть позже. Рыбалка удалась, мы довольные поехали домой. Мои друзья пообещали мне, что накормят вкуснейшими местными деликатесами.

Как готовят правильную строганину

У северных старожилов более чем за 400-летнюю историю проживания в Арктике сложилась определённая культура заготовки и приготовления рыбных блюд, в том числе и строганины. Нет необходимости, наверное, здесь говорить о вкусности и полезности этого блюда. Неписаных правил много, оттачивались они веками и опытом поколений. Казалось бы, незначительные, порой мелкие, они сразу характеризуют человека, взявшегося за приготовление этого на вид нехитрого блюда. Чего сложного — приготовить строганину? Строгай себе да ешь.

Настоящий северянин никогда, например, не возьмётся за рыбу голыми руками, не будет строгать рыбу плохим ножом, не станет оттаивать рыбу до мягкого состояния для того, чтобы содрать с неё шкуру плоскогубцами или зубами, не станет класть приготовленную строганину непосредственно на «голую» тарелку.

Для приготовления строганины нужны четыре вещи: правильно заготовленная рыба, хороший острый нож желательно якутского образца, крепкая опытная рука и голова, которая руководит процессом, при этом соблюдая необходимые правила.

Многие думают: есть мороженая рыба — вот тебе и строганина. Но это не так. Не всякая рыба годится на строганину. Лучшие породы, конечно, — чир, омуль, нельма, муксун, осётр. Правда, можно делать строганину из гольца, тайменя, пеляди, даже из ряпушки. Но при этом следует знать некоторые секреты.

Лучшая строганина — это блюдо, приготовленное из муксуна. Эта рыба в меру жирная и никогда не бывает больной, она не приедается и не бывает приторной. Хорош на вкус и морской омуль, пойманный в морских заливах, который питается крилем и бывает розоватым на вид. И, конечно же, лучшая строганина получается из рыбы, пойманной подлёдным способом. Теперь в Якутске порой за большие деньги продают крупную летнюю нельму, выдавая её за подлёдную. Необходимо знать, что зимой нельма плохо ловится и редко попадает в сети, но зимняя подлёдная нельма очень вкусна. На хорошую, «правильную», строганину идёт только «живая и не уснувшая», то есть не умершая в сетях рыба. Это очень важно, поскольку снулая рыба через жабры напитывается водой и становится водянистой и невкусной.

Есть такое правило заготовки: вынув рыбу из сети, надо сильно ударить её головой об лёд. Как говорят, рыба должна «вздрогнуть». Рыба «вздрагивает» и выпрямляется, позвоночник у неё с хрустом растягивается. После того как рыба полежит на морозе 15–20 минут, её следует слегка размять, взъерошить ей чешую и саму её выпрямить, а потом окончательно заморозить. Через 10–12 часов пребывания на морозе за 30 градусов из неё можно готовить блюдо. Выпрямлять рыбину нужно для того, чтобы удобнее было её строгать правильными ровными стружками. Из рыбы, замерзшей в согнутом виде, правильной строганины не получится, только намучаетесь.

У арктических русских старожилов существует своеобразный ритуал приготовления строганины. Чтобы не испачкать пол чешуёй и рыбьим жиром, стелют холстину, иногда используют старые газеты или любую ненужную бумагу. Рыбу, чтобы не таяла в руках и не скользила, берут тряпкой за хвост и, уперев головой в специальное отверстие в разделочной доске или в холстину, срубают плавники — передние, задние и верхние — для того, чтобы они не мешали снимать кожу с чешуёй. Затем осторожно острым ножом, чтобы не повредить жировой слой, счищают кожу. Вначале полоску со спины, затем с брюшка. Это деревянный упор для строгания замороженной рыбы, но это слишком длинное название, и придумали слово «мастурбал» — от первых трех слогов «маска турар балык» (дословный перевод с якутского языка — «стоящая на доске рыба»).

Теперь, когда ничего не мешает снять кожу с боков, поскольку поверхность на боках более плоская и ровная, приступают к её снятию более широкими движениями. Для этого необходим навык и практика, а нож не должен быть толстым. Очень сильно замороженную рыбу таким способом не очистить, придётся кожу срезать аккуратно ножом, стараясь не срезать красный жировой слой. Некоторые «умельцы» кожу пытаются сдирать руками или даже плоскогубцами, но для этого приходится рыбу частично оттаивать, что нежелательно. Встречаются и такие «практики», которые рыбину окунают в горячую воду или льют из чайника кипяток на рыбьи бока. Такие «специалисты» у северян вызывают только изумление и смех.

Теперь приступаем непосредственно к приготовлению строганины. Некоторые строгают рыбу на широком табурете или лавке, а кто-то на полу. Опять стелем холстину, бумагу или полотенце. Если рыба очень сильно заморожена, ей необходимо дать чуть-чуть «оттолкнуть», т.е. оттаять, но не до мягкости. Сильно замороженная рыба будет крошиться даже под хорошим и острым ножом. Рыбину упирают головой в отверстие на разделочной доске или в сложенную чуть влажную тряпку головой. Хвост с обрубленными плавниками оборачивают полотенцем в несколько слоёв и упирают в колени или в живот, в зависимости от размера рыбины. Нож берут в правую руку, а левой ладонью нажимают слегка на кончик тыльной стороны ножа, направляя его для снятия ровной стружки.

Тут важно соблюдать осторожность и технику безопасности. Если нож хорош и достаточно остёр, а рыба хорошо оттолкнувшая и жирная, то, имея навык, строгать можно и одной рукой. Сначала снимают толстые стружки со спины и брюшка. Их нарезают поперек, положив плоской стороной на разделочную доску, кусочками шириной 3–4 сантиметра. Как вариант делают по брюшку и спине рыбины чуть наискосок зарубки глубиной 1,5–2 сантиметра, а затем срезают одним движением ножа от хвоста к голове.

Теперь вопрос, на что укладывать строганину и на чём подавать на стол. По принятым в Арктике обычаям строганину никогда не кладут на металлическую или фаянсовую посуду, поскольку она сразу начнёт таять и к концу трапезы вам придётся кушать практически полностью растаявшие кусочки деликатеса, а это, поверьте, не вкусно. На большую плоскую тарелку, желательно широкий деревянный поднос, стелют чистые листы плотной бумаги, хорошо, если в два слоя, и ни в коем случае газету, т.к. она оставляет вредные следы краски на чистой и жирной рыбе. Для чего это делается? Бумага — плохой проводник тепла, поэтому кусочки дольше не оттаивают.

Далее начинается процесс получения ровной и правильной стружки. Со спины аккуратно снимаются вначале несколько крупных стружек по спине рыбины от хвоста до головы, практически чуть-чуть не доходя до хребта. Если правильно снимать, они должны получаться ровной толщины на всём продолжении и с прослойками красного жира с обеих сторон стружки. При употреблении такой стружки в пищу она разламывается руками на несколько частей.

Ритуал поедания строганины

Строганину, как и хлеб, берут только руками, поэтому перед употреблением строганины надо обязательно мыть руки. Первым делом съедают верхние стружки. В старину очень ревностно соблюдали обычаи и правила: не дай бог, если кто-нибудь возьмёт жирный кусочек тёши (пупка) или спинки (горба) раньше, чем съедены стружки. Если это ребёнок, он тут же получит удар по рукам. Взрослые порядок сами знают.

Очень вкусны и полезны мороженая рыбья печень, внутренний жир и икра. Их извлекают в процессе приготовления строганины в последнюю очередь, и только опытные мастера, привыкшие к употреблению такой пищи. В ресторанах и гостям такие «деликатесы» не подают.

Истинные любители строганины едят её с солью и хлебом, не признавая новые приправы, от которых, как они считают, теряется вкус и аромат настоящей свежей строганины. В нынешние времена к строганине подают соль, перец или «маканину», специально приготовленную из томатной пасты, уксуса и давленого чеснока, иногда просто острый кетчуп. В старые времена едали и с горчицей, тогда томатной пасты не было и в помине.

Важно добавить, что подаётся только как первое или как отдельное блюдо. До строганины не должно употребляться никаких других блюд типа салатов, закусок, холодного.

Теперь об алкоголе. Под какое спиртное подходит строганина как закуска? Под водку, исключительно только под неё. В своё время царь Пётр говорил, что после бани можно и рубаху продать, а рюмку обязательно выпить. Так же и под строганину не грех пропустить рюмку-другую, если позволяет здоровье. Строганину без водки едят только ездовые собаки — шутят полярники, хотя некоторые из них не пьют вовсе. Не зря говорится: пей, да знай свою меру, пей, да дело разумей.

Те, кто ел строганину на морозе, знают, как быстро согревает эта калорийная пища замерзающих путников. Через несколько минут после трапезы сразу становится тепло. Строганина и греет, и сытит, и бодрит. Греет — не обмолвка. Поешь строганины на морозе и поймёшь!

Действительный член РГО, начальник авиаметеостанции Тикси

Александр Обоимов

Вот как надо жарить любую рыбу! В меру соленая, не пригорает, а корочка хрустит. Сколько жарить рыбу на сковороде? Советы по приготовлению После жареной рыбы

Почему у одних жареная рыба получается ароматной, нежной и сочной, с аппетитной хрустящей корочкой, а у других – безвкусной и разваливающейся на части?

Выбор рыбы

Жарить рыбу можно практически всех видов. Однако не каждая после обжаривания останется сочной и жирной.

Дело в том, что у многих представителей семейства морских рыб мясо маложирное, а потому после приготовления на сковороде становится сухим и невкусным.

Ставрида, сайра, скумбрия, палтус, сельдь, килька, иваси, ставрида, горбуша и тунец, относящиеся к жирным и умеренно-жирным сортам морских рыб, наилучшим образом подойдут для приготовления путем обжаривания.

Рыба речных сортов в большинстве случаев в жареном виде всегда имеет превосходную степень жирности и сочности. Особенно рекомендуются для жарки карась, карп, сом, форель и лосось.

Изложенный выше перечень рыб не является директивным, это – всего лишь рекомендации, для приготовления на сковороде вы вольны на свое усмотрение.

Подготовительные работы

Перво-наперво очистите рыбу от чешуи, обрежьте плавники, разрежьте ее по линии брюха и выпотрошите. У крупных рыбин рекомендуется обрезать хвост и голову.

Лучший способ удалить с поверхности рыбьей кожи слизь – хорошенько натереть ее солью, после чего — тщательно вымыть.

Крупную и толстую рыбу нарежьте на куски толщиной около 3 см — так она обжарится равномерно и будет иметь одинаковую степень готовности. Мелкую рыбу можно жарить целой.

Если рыбу средних размеров хочется поджарить целиком, не нарезая на порции, избежать ее деформации во время приготовления можно, выполнив на ней неглубокие поперечные надрезы с обеих сторон.

В этом случае рыбья кожа, которая почти всегда во время термической обработки стягивается и уменьшается в размерах, не сможет изменить первоначальную форму рыбьей тушки.

Чтобы избавиться от специфического болотного запаха речной рыбы, за 15-20 минут до обжаривания замочите ее в молоке с добавлением соли и перца.

Ориентировочное соотношение ингредиентов: 1 стакан молока, 1 чайная ложка соли и 1/3 чайной ложки перца.

Еще один рецепт «антиболотного» раствора – 1 стакан холодной воды и 1 чайная ложка уксуса. После извлечения из раствора дайте рыбе стечь, откинув ее на дуршлаг, а затем обсушите бумажной салфеткой.

Многие спорят о том, когда следует солить рыбу. Если вы замачивали ее в «антиболотном» растворе, солить ее необходимости нет.

В случае, если рыба предварительно не замачивалась, солить ее следует за 15 минут до готовки.

Из-за того, что соль способствует выделению соков, рыба, посоленная задолго до жарки, во время приготовления развалится на куски.

Жарка

Лучше всего использовать для жарки рыбы – благодаря толстым стенкам нагрев ее будет равномерным и так же равномерно будет обжариваться рыба.

В сковороду налейте растительное масло с таким расчетом, чтобы рыба или ее куски были погружены в него примерно на треть.

Особенно вкусной получается рыба, если для жарки использовать смесь растительного и в соотношении 1:1.

Пока сковорода прогревается, выполните панировку рыбы. Пшеничная мука — оптимальный вариант средства для панировки, поскольку панировочные сухари заметно перебивают вкус самой рыбы.

Насыпав в тарелку муку, обваляйте в ней рыбу или ее кусочки. Очень удобно панировать рыбу, используя полиэтиленовый пакет с насыпанной в него мукой.

Аккуратно выложив рыбу на хорошо прогретую сковороду, обжарьте ее с обеих сторон до образования аппетитной золотистой корочки.

Не накрывайте сковороду во время жарки крышкой. Лучше во избежание разбрызгивания жира по поверхности плиты накройте сковороду дуршлагом, перевернув его вверх дном.

Примерное время обжаривания одной стороны рыбы составляет 5-6 минут. На протяжении этого времени воздержитесь от переворачивания, перемещения и прочих манипуляций с кусками рыбы.

После того, как одна сторона рыбки подрумянится, переверните ее лопаткой и дождитесь обжаривания с другой стороны.

Жареная рыба готова! Приятного вам аппетита!

Начнем с выбора рыбы. Не каждая рыба годится для жарки. Например, подавляющее большинство сортов морской рыбы в этом случае не подойдут. Это объясняется тем, что среди рыб преобладают рыбы с маложирным мясом, которое при обжаривании становится сухим и невкусным. Лучше для жаренья использовать речную рыбу. Идеально – карпа или карася (на фото карп), также подойдет сазан, лещ, вобла, линь, минога, угорь, навага.

Перед готовкой рыбу нужно выпотрошить, очистить от чешуи и отрезать плавники и хвост. Для удаления слизи с рыбы надо тщательно протереть ее солью, а затем промыть.

Чтобы рыба равномерно прожаривалась, ее нарезают на куски не толще 3 см, так как у толстого куска верхний слой может пережариться раньше, чем он весь будет готов. Мелкую рыбу жарят целой. Чтобы рыба была вкуснее и не разваливалась, снимать кожу перед обжариванием не стоит.

Сначала отрезаем голову чуть ниже жаберной щели. Из карпа весом в полкило у меня получилось 5 кусочков.

Многие не любят речную рыбу из-за ее специфического «болотного» запаха. Однако от него очень легко избавиться. Для этого нарезанную рыбу нужно замочить за 20 минут до обжаривания в молоке, смешанном с солью и перцем (1/4 стакана молока, ½ чайной ложки соли). Молоко устранит неприятный запах, придаст мясу мягкость и нежность. Рыба, пропитанная солью, не будет разваливаться при жарке.

После замачивания в молоке рыбу нужно откинуть на дуршлаг, дать стечь молоку и промокнуть каждый кусочек бумажной салфеткой для удаления лишней жидкости. Больше рыбу я не солю, так как для меня она пропитывается солью в достаточном количестве. А вот мой муж досаливает уже прямо в тарелке, так что количество соли на любителя.

Следующий этап – панировка. Я использую обычную пшеничную муку. В сухарях обваливать не советую, так как сухари сильно перебивают сам вкус рыбы. Маленькая хитрость: муку я насыпаю в полиэтиленовый пакетик. В нем удобнее, чем в тарелке, обваливать каждый кусочек со всех сторон.

Сковороду нужно сильно разогреть, положить масло, а потом уже рыбу. Масла нужно столько, чтобы рыба была погружена в него наполовину. Пугаться такого количества масла не стоит – рыба лишнее в себя не впитает, зато покроется вкусной корочкой и равномерно прожарится.
Очень советую использовать не просто растительное масло, а смесь в равных частях растительного и сливочного масла.

Обжаривать надо до образования золотистой корочки. Чтобы корочка получилась хрустящей, не стоит накрывать сковородку крышкой. Рыбу в первые 5-8 минут (в зависимости от интенсивности огня) не трогаем и не пытаемся перевернуть.

При этих условиях она успеет зарумяниться и не будет разваливаться. После того, как рыба обжарилась с одной стороны, переворачиваем ее деревянной лопаткой и обжариваем кусочки с другой стороны. Обжарка займет минут 10-15.

Все, жареная рыба готова. Можно подавать к столу. Поверьте, приготовленная согласно этим правилам рыба будет очень вкусной и нежной: ничего общего с той жареной рыбой, которая подается в школьных столовых или общепитовских заведениях.

Лирическое дополнение: голову от рыбы обычно не жарят, но и выбрасывать ее не стоит. Пока рыба замачивается в молоке и жарится, я успеваю сварить из нее . Для этого нужно удалить жабры и глаза и положить рыбу в кипящую воду. Через минут 15 добавить картошку, морковь и лук. Таким образом, к концу жарки рыбы получаю сразу два блюда: суп и второе. Голову из супа вынимаю и отдаю коту на растерзание — получается безотходное производство:)

Приятного аппетита!

Сковорода должна быть очень горячей. Когда холодные белки, содержащиеся в рыбе, контактируют с недостаточно горячим металлом, они формируют соединения, которые сложно разрушить. Вот почему вам часто приходится отскребать вашу рыбу от сковороды по кусочкам. Наберитесь терпения. Поставьте сковороду на средний огонь и разогревайте ее в течение 5 минут перед тем, как положить рыбу.

— Вы жарите слишком долго —

Слишком долгая жарка высушит рыбу и сделает ее безвкусной. Измерьте толщину рыбы в самом толстом месте и жарьте ее из расчета 4 минуты на каждый сантиметр, по прошествии половины времени переверните рыбу и продолжайте. Мякоть рыбы должна из прозрачной-полупрозрачной превратиться в белую, однако в середине она еще должна быть чуть-чуть прозрачной. В случае с лососем следите за белыми линиями, которые должны исчезнуть. Как только это произошло — лосось готов.

— Вы слишком часто ее трогаете —

Верхний слой кожи рыбы, удерживающий все соки, очень хрупкий. Трогая рыбу, вы повреждаете этот слой. Сведите количество манипуляций к минимуму. Для переворачивания рыбы старайтесь пользоваться исключительно лопаточкой или даже ложкой. Если рыба достаточно прожарилась, вы с легкостью подденете ее лопаточкой. Если же она еще сырая, она прилипнет к сковороде.

— Вы неправильно размораживаете —

Размораживание при комнатной температуре или под струей горячей воды благоприятствует росту и размножению бактерий. Размораживайте рыбу, переложив ее из морозилки в холодильник. Или, если вы торопитесь, положите ее в герметичную упаковку и поместите под струю очень холодной воды. Следите за тем, чтобы вода максимально покрывала поверхность рыбы, но не затекала внутрь упаковки и не контактировала с самой рыбой, иначе она отсыреет и ее будет трудно готовить. Благодаря этому методу рыбу можно разморозить примерно за 30 минут.

— Вы пересаливаете маринад —

Если вы кладете много соли в маринад, мясо впитает жидкость, оставив большинство кристаллов соли снаружи. Вместо этого, вотрите приправы и соль непосредственно в рыбу, добавив в маринад совсем чуть-чуть соли. Старайтесь не передержать рыбу в маринаде, иначе она станет слишком сырой. Добавьте в маринад укроп, петрушку, лимон и немного оливкового масла — это придаст вкусу особую изюминку.

— Вы кладете в сковороду слишком много рыбы —

Будьте разумны. Не стоит забивать сковороду под завязку рыбными филе и потом удивляться, почему одни куски давно сгорели, а другие только начали прожариваться. Возьмите сковороду подходящего размера, выложите на нее 2-4 куска рыбы и готовьте. Пусть с первого захода вам не удастся приготовить сразу всю рыбу — ничего страшного, она никуда не убежит, зато в результате вы получите вкусную и здоровую еду. Ведь мы все прекрасно знаем, какие последствия могут быть от употребления сырой и недожаренной рыбы.

— Вы не осматриваете рыбу перед покупкой —

Начните с глаз. Здоровая свежая рыба должна иметь чистые прозрачные глаза. Если глаза затуманенные или темные, это говорит о старости или болезни. Рыба должна блестеть, и на ней не должно быть слизи, которая является признаком разложения. Мясо свежей рыбы крепкое, после надавливания пальцем на нем не должно оставаться вмятин. Как бы странно и нелогично это ни звучало, свежая рыба не должна пахнуть рыбой, она должна пахнуть морем. Выраженный рыбный запах говорит о том, что жиры в рыбе начали окисляться — явный признак разложения и старости.

— Вы снимаете кожу перед жаркой —

После жарки снять кожу будет намного легче, так как жарка уменьшает слой подкожного жира, связывающий кожу и мякоть, тем самым облегчая очистку. Так же белки, содержащиеся в рыбьей коже, препятствуют пригоранию, что облегчает переворачивание рыбы.

— Вы не умеете сдаваться —

Рыба намертво пригорела к сковороде, соус запахом напоминает носки вашего дедушки, а про вкус и говорить не приходится, но вы по-прежнему машете лопаточкой в полном гари воздухе, пытаясь как-то спасти положение. Не надо, хватит. Понятное дело, что вы рассчитывали совсем не на это, но учитесь примиряться с поражением. Угли, политые дурно пахнущей субстанцией — не самая лучшая идея для романтического ужина. Начните всё заново, или отведите свою девушку в ресторан. Это совсем не значит, что вам никогда не стать хорошим поваром — просто не в этот раз. Мы все через это проходили, всё хорошо.

С рыбой можно делать практически все: жарить, варить, тушить, солить, коптить, мариновать, запекать в духовке и даже морозить. Не умея обращаться с рыбой, хозяйки отдают предпочтение другим продуктам, лишая себя и свою семью такой вкуснятины. Особенно как вкусно приготовить рыбу вы можете посмотреть по по этому адресу . Самая основная проблема, которая возникает при жарке рыбы – отсутствие плотной красивой корочки. Зачастую рыба прилипает к сковороде и разваливается при переворачивании. Она остается влажной, скорее тушится, чем жарится, а в итоге практически теряет свой вкус.

Для жарки подходит практически любая рыба. Речная, как правило, содержит много мелких костей, но зачастую она небольших размеров и ее легко приготовить целой тушкой. Карась, небольшой карп, окунь всегда готовится целиком. Эта рыба приобретает сладковатый приятный вкус после жарки. Более крупную рыбу готовят, нарезав крупными кусками. Морская рыба имеет более крупные кости и их сравнительно немного, что очень удобно в процессе ее употребления.

Подготовка рыбы

Первое, что необходимо сделать с любой рыбой, это вынуть или вырезать жабры, очистить ее от чешуи, внутренности полностью удалить и промыть изнутри. У крупной рыбы удаляются хвост и плавники, их можно срезать ножницами и припрятать для приготовления ухи. Для этих же целей удаляют голову. Мяса в ней практически нет, поэтому нет смысла ее жарить, а для ухи она просто незаменима. Крупную рыбу разделяют на куски толщиной до 5 см, в зависимости от размера рыбы. Если кусок будет тонкий и длинный, то он может сломаться под своим весом, даже если рыбу приготовить правильно.

Замачивание

Следующий этап – замачивание рыбы. Солить рыбу на сковороде неправильно. Сверху на любой рыбе находится плотная кожица. Соль не попадет во внутренние ткани больших кусков. Чтобы вкус рыбы полностью раскрылся, ее необходимо замочить в соленой воде. Для этого берется высокая миска или кастрюля, наполняется водой, а затем в нее добавляется соль и сахар. Соли нужно около 2 ч.л. на литр воды и чуть меньше сахара. Рыба укладывается подготовленную воду на 15 мин. Не следует переживать, что она станет соленой либо сладкой. Соли рыба впитает ровно столько, сколько необходимо, а сахар поможет сделать структуру рыбы плотнее, будет легче добиться хорошей корочки. Также, именно для быстрого образования корочки, кусочки рыбы или ее целиком панируют в муке. Мука убирает с поверхности продукта влагу и принимает главное участие в образовании корочки. Но можно и не панировать, если куски очень крупные или рыба слишком жирная, потому что мука может начать подгорать, а продукт еще будет полон влаги и корочка размякнет, обсыплется и будет гореть на сковороде.

Жарка рыбы

Обжаривать рыбу следует только до максимума разогретой. Масло наливается самое обыкновенное. Оно должно полностью покрывать дно на 2-3 мм. Рыба или ее кусок укладывается на сковороду руками и сразу необходимо сделать несколько небольших вращательных движений. Когда холодный продукт, а тем более влажный, соприкасается со сковородой, находящееся под ним масло уходит, а значит, рыба начнет схватываться с поверхностью и прилипнет. Если рыбу немного подвигать, придавив слегка пальцами, то масло вновь попадет под нее и сразу начнется процесс образования корочки. Периодически ее необходимо немного двигать, чтобы масло поступало под рыбу постоянно.

Обжариваете ли рыбу целиком или кусками, старайтесь, чтобы сковорода по размерам соответствовала количеству рыбы. Если рыба соприкасается друг с другом, то она плохо прогревается, а чем дольше идет процесс ее нагрева, тем больше влаги она выделяет. В итоге рыба начнет тушиться в собственном соку.

Чаще всего хозяйки совершают главную ошибку – преждевременно переворачивают рыбу. Переворачивать следует только, когда нижняя сторона покрылась сухой плотной корочкой. Чтобы не ошибиться, приподнимите краешек рыбы или кусочек и посмотрите, на какой стадии находится корочка. Рыба готовится от 4 до 8 мин., что зависит от ее толщины. Очень тонкая и маленькая рыбка готовится еще быстрее, поэтому не нужно оставлять сковороду без внимания.

Подача рыбы

Рыбу немного остужают перед подачей. Горячие куски или целые тушки сразу ни в коем случае не укладывают друг на друга, чтобы она не парилась. Но уже остывшую рыбу можно красиво разложить в несколько слоев. Украшают блюдо свежей зеленью лука и петрушки, можно использовать обжаренный или маринованный репчатый лук. Для придачи интересного аромата и привкуса, готовую рыбу можно немного сбрызнуть соком лимона.

MERADOG: Корма супер премиум класса для собак и кошек

Сделано
в Германии

Сбалансированный
состав

Подходит
всем породам

Оригинальные
рецепты

Натуральные
ингредиенты

Mera – немецкие суперпремиум корма для кошек, формула которых заботится о здоровье вашего питомца, позволяя ему вести активную и энергичную жизнь. Ваш кот или ваша кошка будут наслаждаться теми вкусовыми сочетаниями, которые предлагает немецкий производитель высококачественных кошачьих кормов. Формула рационов включает в себя полный витаминный комплекс, а также набор микроэлементов и минералов, поддерживающий представителя семейства кошачьих в отличной форме и великолепном настроении.

Почему стоит покупать корм для собак и кошек в нашем магазине?

Немецкое качество. Производитель из Германии на протяжении 60 лет заботится о своей репутации, выпуская по-настоящему качественные и безопасные корма премиум класса, цена которых вполне удовлетворяет покупателей. «Mera» строго следует европейским стандартам, следя за соблюдением строгих технологических и производственных требований, а также используя только высококачественные ингредиенты для своих кормов.
Идеально выверенные формулы. «Mera» имеет колоссальный опыт в производстве кормов для собак и кошек, не забывая следить за последними тенденциями в соответствующей отрасли и внедрять новые технологии в производственный процесс. И все же базовая часть остается неизменной. Она включает в себя тщательно выверенные формулы, которые позволяют создавать идеальные корма для животных разных возрастов и пород.
Вкус+польза. При производстве немецких кормов основная ставка делается на качество готовой продукции, а также на ее полезный эффект. И все же «Mera» никогда не забывает о вкусовых качествах своей продукции, равно как и о разнообразии вкусов выпускаемых кормов для животных. Вы можете купить корма премиум класса с мясом ягненка, оленя, буйвола, форели, говядины и т.д.
Большой выбор кормов. ООО «Эвентус Плюс» является официальным дистрибьютором немецкой компании. Как следствие, в интернет-магазине Mera вы сможете недорого купить сухой корм в полном ассортименте предлагаемых производителем рационов для кошек и собак, отличающихся как по возрастному критерию, так и по породам. Вкусовые предпочтения вашего домашнего питомца также не оставляются без внимания.
Удобство заказа кормов. Вам больше не нужно обходить все зоомагазины в городе, чтобы найти нужный купить корм супер премиум класса для вашего питомца. Теперь вы сможете сделать заказ прямо из дома. Пользуясь поисковой системой нашего интернет-магазина, вы сможете быстро найти необходимый рацион в списке кормов премиум класса, после чего вас от заказа будет отделять лишь несколько кликов мышкой. Таким образом, здоровье и хорошее настроение вашего питомца будет совмещено с экономией времени лично для вас, если вы решите купить сухой корм в интернет-магазине Mera.

Министерство: рыбу из Балтийского моря есть можно, но в меру

В отличие от бьющих в набат СМИ Франции, Министерство сельского хозяйства Эстонии рекомендует есть рыбу из Балтийского моря, но призывает это делать умеренно.

Рихард Уутмаа. Рыбаки на северном побережье Эстонии. Написано в 1945 году. Тартуский государственный художественный музей

В СМИ Франции возникла паника, которая напрямую касается и Эстонии. А именно, в телепередаче французского канала А2 «Envoyé special» недавно сообщили, что в Балтийском море — высокий уровень диоксина, поэтому выловленная из него рыба не годится для употребления в пищу, особенно угорь, сельдь и лосось.

Заведующий отделом безопасности продуктов питания в Министерстве сельского хозяйства Эстонии Мартин Миняев пояснил в телепередаче ETV «Terevisioon», что когда за десять лет тема стала актуальной, то от части стран-членов ЕС потребовали принять меры по предотвращению попадания такой рыбы на рынок ЕС, передает ERR Uudised.

Договорились, что Финляндия и Швеция, у которых проблем больше, могут продавать выловленную в Балтийском море рыбу на своих рынках. При этом сравнили прибыль, получаемую от продажи рыбы, а с другой стороны — возможный вред от диоксина. В качестве условия установили, что эти государства специально отмечают рыбные продукты, и сообщают жителям о риске.

Миняев отметил, что у группы хлорорганических загрязнителей есть свойство: если их в организм попадает больше, чем организм может вывести, то они начинают откладываться в жировых тканях.

Пока Эстония не состояла в Евросоюзе, у нее было время подумать, как действовать. Решили, что максимальная длина употребляемой в пищу салаки могла бы быть до 17 см, кильки — до 12 см, а выловленный в море лосось можно было бы есть 1-2 раза в месяц.

Эстонские ведомства с 2002 года проводили в Балтийском море мониторинги, теперь начинается очередное исследование, в котором сконцентрируются на крупных рыбах.
«Финские данные показывают, что ситуация в Балтийском море стала лучше, и те 17 см, которые сейчас установлены в качестве максимального размера салаки, можно увеличить до 20-22 см», — сказал Миняев.
Опасного для здоровья диоксина больше всего в северной части Балтийского моря, особенно в Ботническом заливе. В Финском заливе его меньше, а в южной части моря ситуация удовлетворительная.

Миняев отметил, что на рыбных прилавках надо выбирать не самую большую и жирную рыбу, а среднюю.

Ирина Киреева, ERR

Рекомендуется к просмотру:

Встречайте, Мероу — Если вас кто-то послал, значит где-то вас ждут — ЖЖ

Вот такая рыба иногда попадает к нам в рестораны!!

Итак, кто такой мероу:

Гигантский групер (гуаса, мероу, меру, лат. Epinephelus lanceolatus), иногда называемый также каменным окунем, — самая крупная рыба из отряда окунеобразных из подсемейства серрановых или каменных окуней.

Рыба длиной — до 3,6 м, весом до 400 кг. Встречается мероу в Тихом и Индийском океанах, часто возле больших камней, пещер и затонувших кораблей.

Хищник, питается более мелкими рыбами, обычно он подстерегает свою жертву в засаде: расщелине скалы, среди камней, в зарослях водорослей или кораллов.

Груперы активно защищают свою территорию, и могут нанести серьёзные травмы человеку.

Но сей экземпляр рыбы был уже не опасен)

Весил данный красавец килограмма 4, может 5. Причем примерно треть от тушки составляет голова.

А половину гигантской головы занимает рот, вмещающий огромное количество мелких и острых зубов.

Эта рыбка с легкостью глотает сибасов и дорадо, видимо, даже не жуя. Сам проверял, средняя дорадо проходит в пасть мероу без особых проблем.

Возможные жертвы мероу

На спине у мероу красуется плавник с острыми когтями. Если случайно уколоть ими палец, образуется большой прыщ или нарыв с гноем… Лечится недели полторы…

Плавник мероу и моя рука. Размеры просто сопоставьте.

Кстати, чешуя рыбины покрыта пленкой, то есть как обычную рыбу (скребя ножом), мероу не почистить. Необходимо аккуратно срезать ножом чешую, пленку и тонкий слой кожи. Для меня неожиданностью было увидеть красное мясо. Мне казалось, что рыба должна быть «белой»

После рыбу надо разделать на филе. Ну это практически так же как семгу, только с учетом, что хребет у мероу толщиной в 2 больших пальца, а остальные кости с мизинец)))

А готовить ее достаточно просто:
Сначала обжариваем кусочек рыбы на оливковом масле со всех сторон в глубокой (или средней глубины) сковороде, затем на сковородку подливаем рыбный бульон, кладем разные ароматные специй (душистый перей — такой большой горошком, лавровый лист, можно немного чесночка, соль, и что еще есть на кухне) и выпариваем бульон на плите, поливая рыбу бульоном.

В общем, попробуйте мероу (хотя бы в ресторане), эта рыба того стоит.

Кстати, мне сказали, что рыбина, проходившая фотосессию стоит 5-7 тысяч рубле!!!

Как измерить морскую рыбу

Большинство правил Флориды по ограничению размера рыбы Комиссия по сохранению рыбы и дикой природы (FWC) использует вилку Длина или общая длина.

Эти методы измерения обеспечить последовательный, четко определенный метод измерения. Эти методы поощряют рыболовов к соблюдению правил ведения рыболовства нормативные документы.

Для получения дополнительной информации, пожалуйста посетите

Часто задаваемые вопросы об измерении длины рыбы.
Посмотрите объявление социальной службы об измерении рыбы. (WMV 1 МБ)

Всего Измерение длины

Общий Длина теперь измеряется от самой передней точки головы, с рот закрыт, до самого дальнего кончика хвоста с хвостом сжатые или отжатые, при этом рыба лежит на боку.

Общая длина включает:
Семья Снапперов	Тройной хвост
Семья морских окуней	Костяная рыба
Красный барабан	Шипсхед
Черный барабан	Камбала
Снук	Несколько украшений
Пятнистый Seatrout	(Рыба-ангел и др.)
Слабая рыба
Нажмите здесь, чтобы узнать больше подробный перечень

Измерение длины вил

Рыба, регулируемая по длине вилки, измеряется от кончика челюсти. или кончик морды с закрытым ртом к центру вилки в хвост.

Длина вилки включает:
Янтарь	Голубая рыба
Рулька	Королевская скумбрия
Боровик	Испанская скумбрия
Дельфин	Разрешение
Кобия	Помпано
Кефаль	Африканский Помпано
Серый спинорог

Измерение длины вилки нижней челюсти (Рыбки)

Рыба, регулируемая по длине вилки нижней челюсти, измеряется по прямой линия от самой передней части нижней челюсти (кончик нижней челюсть) к вилке в хвосте.

Длина вилки нижней челюсти Виды Включая:

Парусник

Синий Марлин

Белый Марлин

Измерение каменного краба

Когти каменного краба должны быть не менее 2 3/4 дюйма в длину, измеренное по прямой от локоть к кончику нижнего неподвижного пальца.Предплечье (propodus) считается самой большой частью когтя. сборка, которая имеет подвижный и неподвижный палец и расположен дальше всего от тела краба.

Измерение колючего омара

Колючий омар должен иметь минимальная длина панциря более 3 дюйма, и измерение должно производиться в воде.Панцирь измеряется начиная с переднего края между ростральные рога, исключая и мягкие ткани, и продолжая по центру назад край панциря.

[http://myfwc.com/marine/_includes/mfmenu.htm] [marine / _includes / footer.html]

Советы по рыбалке — как измерить рыбу

Персоналом Флоридской комиссии по охране рыб и дикой природы (FWC)

Измерение вашей рыбы

ИЗМЕРЕНИЕ ПРЕСНОВОДНОЙ РЫБЫ

Все правила Комиссии по охране пресноводных рыб и дикой природы Флориды зависят от «общей длины.”

На изображении ниже показаны наиболее часто используемые измерения для рыбы. Для пресноводных рыб вам необходимо использовать следующие параметры: общая длина и обхват.

Измерение общей длины

Общая длина — это максимальная длина рыбы с закрытой пастью и сжатым хвостовым плавником. Лучший способ получить эту длину — прижать морду рыбы к вертикальной поверхности с закрытым ртом и лежащей рыбой на рулетке, затем зажать хвостовой плавник и определить общую длину.Не тяните гибкую рулетку по изгибу рыбы. На этих фотографиях изображен окунь на мерной доске с закрытым ртом.

И наоборот, в большинстве морских (морских) нормативов упоминается «длина вилки , », и ученые часто используют «стандартную длину , », которая относится к концу мясистой части тела. Преимущество «стандартной длины» в том, что на нее не влияют незначительные повреждения хвостового плавника, и при расчете состояния рыбы она не дает слишком большого значения относительно легкому хвосту.

Измерение обхвата

Обхват лучше всего измерять тканевой линейкой, как у портных. Это также можно определить, протянув веревку вокруг рыбы в самом широком месте, отметив место перекрытия веревки, а затем измерив расстояние между точками перекрытия с помощью обычной линейки. Измерение следует производить перпендикулярно длине рыбы. Это измерение аналогично измерению окружности чьей-либо талии. Знание обхвата важно при попытке зарегистрировать рыбу и дает биологам полезную информацию об относительном состоянии рыбы.

Как определить вес окуня

Хотя его нельзя использовать для подтверждения официального веса, использование длины и обхвата может дать вам хорошую оценку веса окуня. Ученые используют довольно сложную формулу для достижения максимальной точности. Уравнение: Log (вес в граммах) = -4,83 + 1,923 x Log (общая длина в миллиметрах) + 1,157 x Log (обхват в миллиметрах). Бас длиной 22 дюйма и обхватом 15 дюймов весит около 6 фунтов, используя эту формулу.

К счастью, есть несколько других простых формул, которые вы можете использовать, хотя они не так точны, но дадут вам приблизительную оценку. Быструю, хотя и очень приблизительную оценку рыбы в форме торпеды, такой как молодой окунь, можно получить, используя квадрат общей длины (в дюймах), умноженный на обхват (в дюймах), разделенный на 1200. По этой формуле бас длиной 22 дюйма и обхватом 15 дюймов весит около 6,1 фунта.

Другой распространенный параметр, используемый для оценки веса басов, — это квадрат обхвата (в дюймах), умноженный на длину (в дюймах), деленный на 800.По этой формуле бас длиной 22 дюйма и обхватом 15 дюймов весит около 6,2 фунта.

( Примечание: Морская рыба иногда измеряется с использованием других методов, которые также используются учеными, занимающимися пресноводным рыболовством.)

_{^{ИЗМЕРЕНИЕ СОЛНОВОДНОЙ РЫБЫ}}

В большинстве нормативов по ограничению размера рыбы, установленных Комиссией по охране рыб и дикой природы Флориды (FWC), используется либо «длина вилки», либо «общая длина».

Эти методы измерения рыбы обеспечивают последовательный, четко определенный метод измерения.Эти методы побуждают рыболовов соблюдать правила управления рыболовством.

_{Измерение общей длины}

Общая длина теперь измеряется от самой передней точки головы с закрытым ртом до самого дальнего кончика хвоста со сжатым или сжатым хвостом, когда рыба лежит на боку.

Общая длина видов рыб включает:
Семейство луцианов	Тройной хвост
Семейство морских окуней
Красный барабан	Овчарка
Черный барабан	Камбала
Снук	Несколько орнаментов
Пятнистый проход
Слабая рыба

_{Измерение длины вил}

Рыба, регулируемая длиной вилки, измеряется от кончика челюсти рыбы или кончика морды с закрытой пастью до центра вилки в хвосте.

Виды рыб с длиной вилки включают:
Амберджекс	Bluefish
Rudderfish	Королевская скумбрия
Свинья-рыба	Скумбрия испанская
Дельфин	Разрешение
Кобиа	Помпано
	Африканский Помпано

_{Измерение длины вилки нижней челюсти (рыбки)}

Рыба, регулируемая по длине вилки нижней челюсти, измеряется по прямой от самой передней части нижней челюсти (кончик нижней челюсти) до вилки в хвосте.

Длина вилки нижней челюсти включает:
Парусник	Синий Марлин
Марлин белый

_{Измерение каменного краба и колючего омара}

Измерение каменного краба

Когти каменного краба должны иметь длину не менее 2¾ дюймов, измеренную по прямой линии от локтя до кончика нижнего неподвижного пальца.Предплечье (проподус) считается самой большой частью когтевого узла, имеющей как подвижный, так и неподвижный палец, и расположенной дальше всего от тела краба.

Измерение колючего омара

Колючий омар должен иметь минимальную длину панциря более 3 дюймов, и измерения должны проводиться в воде. Панцирь измеряется, начиная с переднего края между ростральными рогами, исключая любые мягкие ткани, и продолжается от середины к заднему краю панциря.

Для этого и других советов по рыбалке , пожалуйста, перейдите в Официальный рыболовный гид ФЛОРИДЫ.

Как измерить рыбу

© АВТОРСКОЕ ПРАВО / ЗНАК ОБСЛУЖИВАНИЯ / УВЕДОМЛЕНИЕ О ТОВАРНОМ ЗНАКЕ: от нашей семьи «ShrimpNFish ™»… Copyright 2013 ShrimpNFishFlorida ™, FishNShrimpFlorida ™, Gator Management Services. ™, Nautical Gator, LLC .. ™ A People Company! Все знаки обслуживания, товарные знаки, слоганы, © Авторские права, названия, фотографии, изображения, логотипы и товарные знаки являются собственностью нашей семьи «ShrimpNFish ™»… Все изображения были разработаны для ShrimpNFishFlorida ™. И не могут быть воспроизведены каким-либо образом … для получения дополнительной информации об авторских правах, товарных знаках и условиях использования сайта. кликните сюда! [Все права защищены ].

Как измерить рыбу

Вы умеете измерять рыбу?

Знаете ли вы, что существуют разные способы измерения определенных видов рыб?

В случае остановки пара дюймов может привести к серьезному штрафу!

В большинстве правил FWC по ограничению размеров используется длина вилки или общая длина.(См. Ниже)

Для измерения общей длины рыбы

Измерение общей длины

Общая длина измеряется от самой передней точки головы с закрытым ртом до самого дальнего конца хвоста со сжатым, сжатым или зажатым хвостом, когда рыба лежит на боку.

Отмеряемая рыба до вилки

Измерение длины вил

Рыба, регулируемая по длине вилки, измеряется от кончика челюсти или кончика морды с закрытой пастью до центра вилки в хвосте.

Как измерить удочку

Измерение длины вилки нижней челюсти (Billfishes)

Как измерить каменного краба

Измерение каменного краба

Когти каменного краба должны иметь длину не менее 2 3/4 — дюйма, измеренную по прямой линии от локтя до кончика нижнего неподвижного пальца.Предплечье (проподус) считается самой большой частью когтевого узла, имеющей как подвижный, так и неподвижный палец, и расположенной дальше всего от тела краба.

Как измерить колючего омара

Измерение колючего омара

Колючий омар должен иметь минимальную длину панциря более 3- дюймов, и измерения должны проводиться в воде. Панцирь измеряется, начиная с переднего края между ростральными рогами, исключая любые мягкие ткани, и продолжается от середины к заднему краю панциря.

Советы

Pro: как быстро измерить рыбу

Чтобы измерить руку, прижмите локоть к стене, а затем приложите конец рулетки к стене.
Фото Рэйчел Барлоу

За время работы в качестве гида я быстро понял, что большинство рыболовов не знают, как определить размер рыбы на глаз. Две трети моих клиентов смотрят на 12-дюймовый ноутбук и говорят: «Чувак, это должно быть пятнадцать, шестнадцать дюймов, верно?» в то время как другая треть приземлится 22-дюймовую радугу и спросит: «Как вы думаете, это восемнадцать дюймов?» В наши дни интернет-троллейбусов случайное завышение длины рыбы может привести к лавине злоупотреблений, что совсем неинтересно.Так что стоит научиться измерять рыбу, но главное — делать это быстро .

Это важно, потому что время, на которое вы держите рыбу вне воды, чрезвычайно важно. Этос «Keep‘ Em Wet »силен в наши дни, и исследования, проведенные Отделом дикой природы Колорадо, показали, что оставление рыбы в воде при отцеплении может на удвоить ее шансов на выживание. Итак, что вам нужно, так это способ получить почти мгновенное измерение пойманной рыбы.

Когда я был гидом, я экспериментировал с несколькими методами, пока, наконец, не остановился на том, что считал самым быстрым и простым: я измерил свое собственное предплечье от точки локтя до кончика среднего пальца. (Некоторые из вас, старожилы или любители латинского языка могут узнать это измерение как локтей .) Общее расстояние составляет чуть менее 19 дюймов. От локтя до выступа на запястье 10 дюймов, до основания мизинца 15 дюймов и до конца мизинца 17 дюймов. Я легко запомнил эти числа и мог сделать очень обоснованное предположение на дюйм или два по обе стороны от этих точек.

Всякий раз, когда я вылавливал рыбу для клиента, я мог держать рыбу прямо под поверхностью, прикладывать к ней предплечье и сразу же получать приблизительное измерение. Конечно, это было не совсем точно — и, в качестве ориентира, я , возможно, иногда округлял , — но этот метод позволяет вам сразу узнать, находится ли рыба ближе к 15 дюймам, чем к 18. Я также знаю, что Ширина моей раскинутой руки от кончика мизинца до кончика большого пальца 8,5 дюйма. Все, что больше 19 дюймов, конечно, немного сложнее.

В данном случае я отмечу 19-дюймовую точку, поднесу руку к носу рыбы и затем сделаю оценку в обратном порядке. Просто сложите два числа, и все готово. (Пример: хвост вперед до отметки = 19 дюймов, нос назад к отметке = кончик среднего пальца до основания мизинца, или 4 дюйма. 19 + 4 = 23-дюймовая рыба.) Все, что больше, скажем, 25 дюймов и поверните лицом к нему. , ты разрываешь проклятую ленту.

Если вам все же нужно использовать рулетку, держите рыбу в воде.
Фото Sandy Hays

Что мне особенно нравится в этом методе, так это то, что вам не нужно беспокоиться о том, чтобы держать что-либо, кроме рыбы.Однако многие рыболовы любят использовать свою удочку как мерную линейку. Джей «Фиши» Фуллум, известный рыболов-ярус и рыболов, рекомендует использовать нитки на бланке удилища. Он делает узкие пленки на 12, 14, 16, 18 и 20 дюймов. Вы можете использовать легко читаемые светлые цвета или, если вы считаете, что это портит эстетику вашей удочки, вы можете использовать цвета, подходящие для обертки направляющих. Если вы хотите измерить рыбу, просто положите удочку рядом с рыбой в воде и сделайте оценку, исходя из ваших бинтов.

Оба эти метода требуют намного меньше возни с карманами или размещения вещей на жилете, экономя ценные секунды, разделяющие время, когда вы приземлите рыбу, и время, которое вы позволите, уплыть.А если ваши друзья не могут жить без абсолютно научно подтвержденных измерений, просто заведите новых друзей. Так будет лучше для рыбы.

Как измерить вашу рыбу (без измерительного устройства)

Что бы вы сделали, если бы вы поймали свою лучшую рыбу, но у вас не было измерительной доски или ленты для ее измерения?

Это было бы так неприятно!

Как рыболовы, мы всегда хотим точно знать , насколько велика рыба.

Примерная смета не годится.

Кроме того, всю оставшуюся жизнь вам может быть интересно, насколько большой была эта рыба на самом деле .

Никто этого не хочет, поэтому два совета в этом видео помогут вам получить точные измерения, даже если у вас нет чем измерить рыбу.

Все, что вам нужно, — это один из двух инструментов, и оба они вам гарантированы, если вы отправитесь на рыбалку.

Ознакомьтесь с двумя советами ниже.

2 хитрости для измерения вашей рыбы [ВИДЕО]

Нажмите здесь, чтобы присоединиться к Insider Club

Когда бы вы ни отправились на рыбалку, у вас всегда будут эти две вещи:

Ваша удочка
Леска

Вот два способа измерения вашей рыбы без измерительного прибора:

Совет №1: Измерьте рыбу относительно удочки

Положите удочку рядом с рыбой и посмотрите, как они сравниваются .

Например, если рыба находится на полпути между пятым и шестым направляющими, когда вы вернетесь домой, вы можете измерить, сколько времени пройдет между пятым и шестым направляющими.

Вы также можете плотно привязать кусок лески к удочке, по которой измеряется рыба.

Или вы можете сделать снимок, а затем, вернувшись домой, измерить длину удочки до той точки, по которой рыба измеряется на фотографии.

Совет № 2: Используйте леску для измерения вашей рыбы

Другой способ получить точное измерение вашей рыбы — отрезать кусок лески точно такой же длины, какой была ваша рыба.

Вы можете скомкать его и засунуть в карман, а когда вернетесь домой, вы сможете измерить длину лески.

Только не потеряй!

Дополнительный совет: не забудьте свой измерительный прибор!

Вместо рулетки, которая может ржаветь и разъедать, или большой измерительной доски, занимающей много места (но ее может быть недостаточно даже для монстров, которых вы поймаете), я беру портновскую ленту. со мной.

Это винил, поэтому он не подвержен коррозии, и он непрочный, поэтому я могу его немного сложить и положить в карман.

Я всегда ношу его с собой, будь то на каяке, на лодке, на рыбалке вброд или на пристани, поэтому я всегда могу знать, насколько велика рыба, которую я ловлю.

Кроме того, если вы планируете держать рыбу, не нужно ждать, пока вы вернетесь домой, и обнаружите, что она слишком мала или велика для содержания.

Заключение

Даже если вы забудете измерительное устройство, вы все равно сможете определить, насколько велика была ваша рыба, проявив немного творчества.

Вы можете измерить его по удочке или отрезать кусок лески точно такой же длины, как рыба, и измерить его, когда вернетесь домой.

Но, конечно, лучше всего не забыть свой измерительный прибор.

Я рекомендую взять с собой портновскую ленту, потому что ее легко свернуть и она не подвергается коррозии.

Есть вопросы по измерению вашей рыбы?

Есть ли другие способы их измерения, о которых я не рассказывал в этом видео?

Дайте мне знать в комментариях ниже!

И если вы знаете кого-то, кто всегда забывает свой измерительный прибор, пожалуйста, TAG или ПОДЕЛИТЬСЯ этим с ними!

стр.S. Хотите получить доступ к нашим лучшим местам для рыбалки и советам, а также получить скидки в нашем интернет-магазине рыболовных снастей? Нажмите здесь, чтобы присоединиться к нам в Insider Club!

Хватит тратить драгоценное время на воду!

Делайте то, что делают «УМНЫЕ АНГЛЕРЫ», и присоединяйтесь к Клубу инсайдеров.

Вот что вы получите сегодня, когда присоединитесь:

Еженедельные отчеты о рыбалке и ТЕНДЕНЦИИ , раскрывающие, где именно вы должны ловить рыбу. лучшие места в вашем районе
Эксклюзивные советы по рыбной ловле от PROS, которые вы не найдете больше нигде
СКИДКА 20% НА ВСЕ ваши рыболовные снасти (удочки, катушки, леска, приманки и многое другое от ВСЕХ крупнейших брендов в Америка)

Нажмите здесь, чтобы присоединиться к нам сегодня.

Статьи по теме:

Frontiers | Калибровка метабаркодирования ДНК окружающей среды для обычных исследований для измерения богатства видов рыб

Введение

Высокопроизводительное секвенирование (HTS) ДНК макроорганизмов из образцов окружающей среды — это инновационный природоохранный подход для выявления и измерения экологических сообществ (Thomsen and Willerslev, 2015; Deiner et al., 2017). Этот метод, далее именуемый метабаркодированием ДНК окружающей среды (eDNA), улучшает традиционный мониторинг биоразнообразия, поскольку он нацелен на предположительно более широко распространенную частицу (ДНК), чем сам вид (Lacoursière-Roussel and Deiner, 2019), что помогает в обнаружении редких и неуловимые виды (Jerde, 2019).Метабаркодирование eDNA для обнаружения макроорганизмов работает в различных субстратах, включая пресную воду (Olds et al., 2016), морскую воду (Thomsen et al., 2012), почву (Epp et al., 2012), отложения (Guardiola et al., 2015), и даже воздух и снег (Kraaijeveld et al., 2015; Kinoshita et al., 2019). Точно так же эти методы использовались для характеристики таксонов со всего эукариотического древа жизни, включая млекопитающих (Foote et al., 2012; Ushio et al., 2017), земноводных (Lopes et al., 2017; Bálint et al., 2018), костистые рыбы (Ямамото и др., 2017), упругожаберных (Bakker et al., 2017; Boussarie et al., 2018), растений (Yoccoz et al., 2012) и макробеспозвоночных (McGee, Eaton, 2015; Lacoursière-Roussel et al., 2018). ). Эта широкая применимость в различных таксонах и средах делает метабаркодирование eDNA потенциально революционным инструментом мониторинга биоразнообразия, но только в том случае, если оно обеспечивает надежные, точные и эффективные оценки сообществ на уровне или лучше, чем традиционные методы обнаружения видов.

В настоящее время многочисленные исследования сравнивают обычное обнаружение видов с обнаружением, полученным на основе метабаркодирования eDNA.Это дало ценную информацию об относительной производительности метабаркодирования eDNA, охватывающей ограниченные пространственные пределы или таксономическое разнообразие (Deiner et al., 2017; Jerde et al., 2019). Согласованность между количеством и типами обнаруженных видов варьировалась от почти идентичных (Olds et al., 2016) до очень разнородных (Cilleros et al., 2019). Однако в настоящее время у нас отсутствует широкое понимание того, как метабаркодирование eDNA соответствует традиционным исследованиям в различных системах и таксонах, особенно с учетом различий в скорости выделения ДНК организмов, деградации ДНК в различных средах и колебаниях в транспорте eDNA (Barnes and Turner, 2016 ).Помимо оценки логистических и финансовых преимуществ по сравнению с традиционными методами (Evans et al., 2017b), мы также должны количественно оценить, как eDNA работает как мера видового богатства (Jerde et al., 2019). Необходимость в усиленном наблюдении за биоразнообразием для сохранения и управления никогда не была такой острой. На суше и в океанах экологические сообщества претерпевают быстрые структурные и географические сдвиги (Pecl et al., 2017; Blowes et al., 2019) и сталкиваются с многочисленными угрозами (Tilman et al., 2017; Halpern et al., 2019; Reid et al., 2019), поэтому очень важно, чтобы мы лучше понимали, может ли метабаркодирование eDNA способствовать широкой оценке биоразнообразия.

Из-за огромных методологических различий и ограниченного таксономического охвата опубликованных исследований, сравнивающих метабаркодирование eDNA с традиционными обследованиями, глобальный метаанализ остается трудным. Тем не менее, костистые рыбы были одним из первых и популярных подходов, основанных на eDNA (Jerde et al., 2011), а метабаркодирование eDNA использовалось для измерения разнообразия рыб в широком диапазоне условий окружающей среды и значений видового богатства (Jerde et al. ., 2019). Одним из требований метабаркодирования eDNA является создание всеобъемлющих библиотек генетических ссылок, состоящих из генетических последовательностей, полученных от надежно идентифицированных видов, для сравнения с выходными данными метабаркодирования (считывания последовательностей). В нескольких исследованиях метаболического кодирования eDNA костистых рыб использовались множественные генные маркеры (например, CO1, 12S, 16S) из разных митохондриальных локусов для увеличения таксономического охвата (Olds et al., 2016; Evans et al., 2017a). Это дает возможность оценить влияние мульти-маркерных методов, которые должны улучшить показатели видового богатства с помощью метабаркодирования eDNA.

Здесь мы синтезируем рецензируемые исследования, в которых использовалось метабаркодирование eDNA и традиционные исследования для измерения богатства видов рыб и характеристики состава рыбного сообщества в естественных водных системах. Мы проверяем соответствие между методами, чтобы оценить, как метабаркодирование eDNA работает по сравнению с традиционными обследованиями в качестве меры видового богатства. Мы также изучаем комплементарность методов, связывая идентичность видов рыб с методом обнаружения (электронная ДНК или обычный). Наконец, мы оцениваем, насколько комплементарность в обнаружении видов различается в разных водных системах, а также между исследованиями метабаркодирования одно- и мультимаркерных eDNA.

Материалы и методы

Мы провели поиск литературы, следуя практике систематических обзоров (Moher et al., 2015). Используя Google Scholar и Web of Science , мы запросили рецензируемые статьи, опубликованные в период с 1 января 2008 г. по 1 апреля 2020 г. с ключевыми терминами «ДНК окружающей среды», «метабаркодирование» и «рыба». Записи результатов поиска были проверены и выбраны для анализа, если в ходе исследования (1) был взят образец eDNA из воды в естественных водных системах, (2) использовался подход метабаркодирования eDNA, (3) измерено богатство видов рыб с помощью eDNA и (4) eDNA сравнивалась. — от видового богатства к видовому богатству, измеренному обычными рыбными съемками в том же районе исследования.

Для каждой сохраненной статьи мы извлекли данные о контексте и методологии исследования, как указано или указано в основной статье и дополнительных материалах. При необходимости с авторами связывались для предоставления дополнительных деталей. Мы выделили сравнительные наблюдения за богатством видов рыб на основе метабаркодирования eDNA и традиционных съемок для независимых исследовательских участков. Некоторые статьи содержали несколько независимых сайтов для оценки видового богатства, тогда как другие были посвящены одному сайту исследования.Мы использовали те же гидрологические единицы, которые были определены в первичных исследованиях, для сравнения наблюдений за богатством видов рыб, полученных с помощью электронной ДНК и традиционных методов. Однако для обеспечения согласованности между лентичными и лоточными системами мы объединили сравнительные наблюдения из трех исследований в отдельные наблюдения за видовым богатством на уровне реки, канала и озера (Pont et al., 2018; McDevitt et al., 2019; Doble et al. др., 2020).

Мы использовали коэффициент корреляции конкордантности (CCC) Лина (Lawrence and Lin, 1989) и анализ Бланда-Альтмана, чтобы оценить, насколько хорошо видовое богатство, измеренное с помощью метабаркодирования eDNA, согласуется с традиционными исследованиями (Bland and Altman, 1986).Оба подхода широко используются в медицине и инженерии для проверки новых анализов и инструментов на соответствие принятому методу. Мы реализовали их здесь, чтобы оценить производительность метабаркодирования eDNA для измерения видового богатства по сравнению с традиционными обследованиями. В общем, значения CCC обеспечивают меру согласия в оценках видового богатства, тогда как анализ Бланда-Альтмана показывает направленность в производительности (то есть, метабаркодирование eDNA обнаруживает больше или меньше видов, чем традиционные методы?).Мы оценили общее согласие, а также согласованность с учетом контекста для выявления различий в относительной производительности на основе системного (пресноводного и морского) и метабаркодирования (одно- и многомаркерного) подхода. Значения CCC считались значимыми, если 95% доверительный интервал (ДИ) не достигал нуля. Анализ Бланда-Альтмана позволил нам оценить различия в оценках видового богатства как функцию увеличения разнообразия на уровне участков. Различия считались значимыми, если 95% доверительный интервал вокруг групповых средних не перекрывался с нулем.Наблюдения считались выбросами, если они выходили за пределы 95% доверительного интервала около двух стандартных отклонений от среднего. Мы оценили подмножества данных, сравнивая пресноводные и морские системы, а также наблюдения с одним и несколькими маркерами. Поскольку пресноводные системы были хорошо представлены, мы также проанализировали подмножества лентичных и лотковых систем (дополнительный файл S1). Все анализы были выполнены в R (R Core Team, 2020) с использованием пакетов agRee (Feng, 2020) и blandr (Datta, 2018).

Чтобы изучить степень совпадения видовой идентичности между методами обнаружения, мы сопоставили списки видов для каждого участка исследования и записали метод исследования (электронная ДНК, традиционный или оба), с помощью которого был обнаружен каждый вид.Мы отмечаем в дополнительных материалах, когда авторы сообщали об обнаружениях на уровне рода или семейства, но мы не включали эти таксоны в анализ (дополнительный файл S2). Хотя ложноположительные определения (неверно идентифицированные последовательности ДНК для видов, предположительно не присутствующих в системе, или обнаружения, возникшие в результате вероятного заражения) неверно указали бы, что эДНК работает лучше в качестве индикатора богатства, мы предположили, что авторы минимизировали такие ошибки по отношению к общему видовому богатству на каждом участке.Мы рассчитали общее наблюдаемое видовое богатство на каждом участке как сумму видов рыб, обнаруженных с помощью (1) только электронной ДНК, (2) только традиционной съемки и (3) обоих методов, а затем определили пропорции каждого механизма обнаружения. Наконец, мы оценили пропорции общих и специфических для метода обнаружений между морскими и пресноводными системами, а также между метабаркодированием одно- и многомаркерных eDNA.

Для всех анализов мы включили данные о видовом богатстве из традиционных съемок, проведенных вместе с отбором образцов электронной ДНК, а также данные многолетнего рутинного или исторического традиционного мониторинга рыб.Когда авторы предоставили данные как исторического мониторинга, так и современных исследований для одного и того же участка исследования, мы использовали богатство видов, рассчитанное на основе агрегированных современных и исторических данных. Нашей целью было собрать наиболее полную картину разнообразия рыб с помощью традиционных методов для сравнения с метабаркодированием eDNA. Однако это также может обеспечить несправедливую меру сравнения из-за существенно непропорциональных усилий между подходами и изменениями в богатстве сообществ или присутствия видов с течением времени.Таким образом, мы предоставляем дополнительный анализ наблюдений, когда отбор образцов электронной ДНК и обычные опросы проводились одновременно (дополнительный файл S3). Хотя мы собрали данные о типах традиционных методов и генных маркеров, используемых в каждом исследовании (дополнительный файл S4), в нашем анализе не проводилось различий между несколькими стандартными типами обследований или между локус-специфическими обнаружениями, когда несколько генетических маркеров использовались для метабаркодирования eDNA, потому что дальнейшее разделение данных на подмножества привело к снижению способности обнаруживать различия.

Результаты

Обзор исследований

Систематический обзор литературы дал 37 рецензируемых исследований, соответствующих нашим критериям синтеза (Дополнительные файлы S5, S6). Самое раннее исследование было опубликовано в 2012 году, но все остальные были опубликованы в период с 2016 по 2020 годы. Большинство из них было проведено в Европе (35%), Азии (24%) и Северной Америке (22%), а некоторые из них были проведены в Австралии ( 11%), Южной Америке (5%) и Африке (3%) (Рисунок 1). Большинство исследований (65%) проводилось в пресноводных системах, в том числе в непроточных и лотковых средах, начиная от канав, прудов и небольших ручьев до крупных рек и озер в умеренных и тропических регионах.Исследования морских систем включали эстуарии умеренного и тропического климата, заливы и прибрежные океаны. В рамках этих исследований мы определили 121 независимый сайт, где авторы сравнивали видовое богатство рыб между метабаркодированием eDNA и традиционными съемками. Число участков в исследованиях было крайне неравномерным — 56% сравнительных наблюдений были взяты всего из трех публикаций, во всех из которых были взяты пробы пресноводных систем (Valentini et al., 2016; Fujii et al., 2019; Li et al., 2019).

Рисунок 1. Глобальное распределение исследований, включенных в синтез ( n = 37). Красные кружки указывают на исследования пресной воды ( n = 24), а синие кружки указывают на морские исследования ( n = 13).

Авторы сравнили богатство видов рыб на основе электронной ДНК с множеством традиционных методов съемки как в рамках исследований, так и между ними. Сети были наиболее распространенным традиционным методом (использованным в 22 исследованиях), за ним следовали ловушки, электроловушка, визуальные наблюдения и рыбалка. Также использовались исследования на случай столкновения, акустические исследования и исследования токсичных веществ.В большинстве исследований (57%) использовалось несколько механизмов или выводилось наблюдаемое видовое богатство на основе комбинации методов для сравнения с метабаркодированием eDNA (рисунки 2C, D). Хотя использование нескольких снастей для обычных съемок было обычным явлением, использование нескольких маркеров генов для метабаркодирования эДНК разнообразия рыб не применялось. Только в 11 исследованиях использовался мультимаркерный подход, нацеленный на разные участки митохондриальных генов для секвенирования (рисунки 2A, B). В целом, наиболее часто используемым локусом гена была 12S рРНК (использованная в 29 исследованиях), за ней следовали 16S рРНК ( n = 9), цитохром b (CytB, n = 9) и цитохром- c . субъединица I -оксидазы (COI, n = 4).Из мультимаркерных исследований наиболее распространенной комбинацией была 12S и CytB ( n = 4). Для исследований с одним маркером наиболее часто использовался локус 12S ( n = 18). О других компонентах рабочих процессов метабаркодирования eDNA сообщалось в разных исследованиях непоследовательно (дополнительный файл S7). Согласно отчетам, объемы воды, отфильтрованной на сайт, варьировались в широких пределах (от 0,6 до 3540 л, n = 118), как и размеры пор фильтра (0,22 до 1,2 мкм, n = 106), материалы фильтрующих мембран, методы экстракции, праймеры ампликонов. и количество повторов ПЦР (от 2 до 12, n = 102).

Рис. 2. Круговые диаграммы, характеризующие генетические локусы, секвенированные в исследованиях метабаркодирования eDNA и обычных типах обследований для пресноводных (красный) и морских систем (синий). Цифры в скобках показывают количество наблюдений ( n = 121). (A) Локусы, используемые в пресноводных системах. Темная и светлая штриховки указывают на одно- и многополюсные наблюдения соответственно. (B) Loci, используемые в морских системах. Темная и светлая штриховки указывают на одно- и многополюсные наблюдения соответственно. (C) Традиционные исследования, используемые в пресноводных системах. Темная и светлая штриховки указывают, где использовались, соответственно, один и несколько методов съемки. Белый указывает наблюдения, для которых авторы первичного исследования не сообщили о типах традиционных методов, используемых для создания списков видов. (D) Традиционные исследования, используемые в морских системах. Темная и светлая штриховки указывают, где использовались, соответственно, один и несколько методов съемки.

На всех участках исследования ( n = 118) общее наблюдаемое видовое богатство рыб независимо от метода обнаружения колебалось от 0 до 253 и составляло в среднем 30.44 ± 3,92 (среднее ± SEM ). В среднем морские участки (89.00 ± 15.45, n = 17) были более чем в четыре раза более богаты видами, чем пресноводные участки (20.58 ± 2.80, n = 101). Традиционные исследования выявили больше видов рыб, чем метабаркодирование eDNA (т.е. превзошли его) на 50 участках (41%), а eDNA превзошли обычные исследования на 54 участках (45%). Оба метода выявили одинаковое количество видов рыб на 17 участках (14%).

Относительная эффективность методов как меры видового богатства

CCC

Lin показал умеренное согласие на всех участках исследования ( n = 121, CCC = 0.74, CI _95%: 0,66, 0,80), что указывает на аналогичную эффективность метабаркодирования eDNA и традиционных съемок в качестве меры видового богатства рыб. Однако заметные различия выявились, когда мы оценили соответствие целевой системы — пресноводные системы показали хорошее соответствие (CCC = 0,86, CI _95%: 0,81, 0,90; n = 104), но морские системы не показали согласия, поскольку CCC Линя был существенно не отличается от нуля (CCC = 0,35, CI _95%: -0,04, 0,65; n = 17).Анализы Бланда-Альтмана отразили аналогичные закономерности (рис. 3). Здесь эффективность метабаркодирования eDNA в качестве меры богатства существенно не отличалась от обычных съемок как в пресноводных, так и в морских системах, поскольку средние значения для обеих групп ограничены нулем (рисунки 3A, B). Хотя различия между методами в морских системах не были сочтены значительными в последнем анализе, мы отмечаем, что широкие доверительные интервалы вокруг среднего и небольшое количество наблюдений для морских систем ограничивают понимание этого конкретного результата.

Рис. 3. Графики Бланда-Альтмана для (A), пресноводных и (B) морских систем, (C), , одиночные маркеры и (D), , мульти-маркерные наблюдения для пресноводных и морских систем вместе . Синяя полоса указывает среднее значение (широкая пунктирная линия) с 95% доверительным интервалом. Зеленая и красная полосы указывают на два стандартных отклонения (широкие пунктирные линии) от среднего с 95% доверительными интервалами. Выбросы — это наблюдения, расположенные выше и ниже зеленой и красной полос соответственно.Области рисунка, где один метод дифференциально обнаруживает больше или меньше видов, чем другой метод, подробно описаны на панели (D) и одинаковы для всех панелей.

CCC

Lin показал согласие для мульти-маркерных наблюдений (CCC = 0,85, CI _95%,: 0,76, 0,91; n = 37) и для одномаркерных наблюдений (CCC = 0,72, CI _95%: 0,64, 0,79; n = 84). Однако анализы Бланда-Альтмана показали, что метабаркодирование мультимаркерной eDNA превосходит обычные исследования, в то время как метабаркодирование одиночной маркерной eDNA — нет (рисунки 3C, D).Эти результаты подчеркивают важность рассмотрения не только соответствия методов со значениями CCC, но и направления эффективности, что продемонстрировано анализом Бланда-Альтмана. Для пресноводных участков мы провели апостериорную оценку данных в формате Bland-Altman (рис. 3A) с использованием модели изогнутого кабеля (размер сетки 30) для определения пороговых значений, реализованных с помощью пакета SiZer в R (Sonderegger et al., 2009 г.). Пиковая разница в относительной производительности для метабаркодирования eDNA по сравнению с традиционными обследованиями произошла при богатстве видов 30, и порог видового богатства, когда модель изогнутого кабеля пересекается с относительным паритетом производительности (оценка видового богатства eDNA — обычная оценка видового богатства = 0), была около 100 видов.Не хватало размера выборки и охвата видового богатства для проведения аналогичного анализа для морских систем.

По всем подмножествам данных, за исключением морских систем, значения CCC показали соответствие между метабаркодированием eDNA и традиционными исследованиями (дополнительный файл S8). Кроме того, анализ Бланда-Альтмана показал, что метабаркодирование eDNA работает так же, как обычные исследования как в лентичной, так и в лотковой среде (дополнительный файл S1). Когда обычные исследования проводятся одновременно с отбором образцов эДНК, метабаркодирование эДНК выполняется так же, как и обычные методы.Напротив, несовпадающая выборка привела к тому, что метабаркодирование eDNA немного уступило традиционным опросам (дополнительный файл S3).

Комплементарность метода с использованием видовой идентичности

Обычные опросы и метабаркодирование eDNA продемонстрировали высокую степень перекрытия при учете обнаружения общих видов на участках исследования (рис. 4). Для большинства сайтов (65%) доля общих обнаружений составляла 0,50 или больше (в частности, среднее перекрытие составляло 0,56 ± 0,02, n = 115).На 25 различных участках степень перекрытия составляла 0,75 или больше, в том числе 7 участков с полным перекрытием (1,00). Эти семь участков возникли в результате двух исследований (Valentini et al., 2016; Li et al., 2019) и все представляли собой пресноводные лентичные системы с низким разнообразием (<7 видов). Кроме того, было четыре участка без общих обнаружений, где метабаркодирование eDNA не позволило обнаружить от 7 до 14 видов рыб, идентифицированных в обычных съемках. Эти участки были обнаружены в ходе единственного исследования 31 стариц и заводей в Японии (Fujii et al., 2019).

Рис. 4. Доля видов, обнаруженных только с помощью eDNA (внизу, темно-серый), eDNA и обычных обследований (средний, черный), и только обычных обследований (вверх, светло-серый), упорядоченная по общему наблюдаемому видовому богатству для (A) одиночных и (B) мульти-маркерных наблюдений. Метки на оси x указывают на исследование, из которого были получены данные — буквенная метка представляет собой уникальное наблюдение в рамках исследования, а предыдущее число указывает на общее видовое богатство, связанное с наблюдением.Звездочки (*) обозначают морские и эстуарные наблюдения. Перекрестную таблицу значений можно найти в дополнительном файле S7.

В пресноводных системах доля общих обнаружений (0,61 ± 0,02, n = 98) была более чем в два раза больше, чем в морских системах (0,26 ± 0,04, n = 17). Доля общих обнаружений в мульти-маркерных исследованиях (0,63 ± 0,04, n = 37) также была выше, чем в исследованиях с одним маркером (0,53 ± 0,03, n = 78).Интересно, что доля обнаружений только для еДНК была выше в морских системах (0,31 ± 0,06), чем в пресноводных системах (0,19 ± 0,02), и она была выше в мульти-маркерных исследованиях (рис. 4A; 0,27 ± 0,03), чем в одиночных. маркерные исследования (рис. 4В; 0,18 ± 0,02).

Высокая степень обнаружения общих видов сочеталась с такой же высокой степенью обнаружения конкретных методов. В 77% участков метабаркодирование eDNA выявило по крайней мере один дополнительный вид рыб помимо тех, которые также были обнаружены с помощью обычных съемок, — иногда до 69 видов (Yamamoto et al., 2017). На 78% участков обычные исследования также выявили по крайней мере один дополнительный вид рыб помимо тех, которые также были обнаружены с помощью метабаркодирования eDNA — в одном случае добавилось до 188 видов (DiBattista et al., 2017).

Обсуждение

Как мера видового разнообразия рыб, метабаркодирование эДНК хорошо калибруется для обычных съемок в пресноводных системах с низким и умеренным разнообразием (<100 видов). В морских и более разнообразных системах относительная эффективность eDNA неясна, учитывая небольшое количество наблюдений с этих сайтов.Возможно, существует пропорционально много невыявленных таксонов с помощью метабаркодирования eDNA в системах с большим разнообразием, отчасти из-за ложноотрицательных результатов, связанных с анализами с одним маркером, неполными справочными библиотеками, ингибированием ПЦР и недостаточными усилиями по отбору проб или глубиной секвенирования. Тем не менее, метабаркодирование eDNA работает так же хорошо, как и обычные методы во многих пресноводных системах. Этот результат должен придать уверенность приложениям метабаркодирования eDNA для экологических исследований и управления природными ресурсами (Kelly et al., 2014; Джерде, 2019; Sepulveda et al., 2020), особенно если дальнейшее уточнение подхода повысит производительность в более разнообразных морских системах.

Важно отметить, что мы также показываем, что как метабаркодирование eDNA, так и традиционные исследования обнаруживают уникальные виды рыб во всех водных системах, несмотря на высокую степень перекрывающихся обнаружений. Таким образом, когда идентичность видов имеет значение, например, для оценки состава сообществ, в настоящее время они являются дополнительными методами. Хотя это так и сейчас, емкость eDNA может улучшиться по мере того, как мы оптимизируем подходы к метабаркодированию, чтобы лучше обнаруживать редкие виды и различать близкородственные виды.Кроме того, eDNA предлагает возможность повторного анализа заархивированных образцов по мере разработки более мощных анализов и инструментов (Singer et al., 2019), которые могут выявить виды, которые изначально остались незамеченными. Повторный анализ архивных образцов представляет собой значительное преимущество по сравнению с традиционными исследованиями, которые вряд ли испытают аналогичный уровень технологического прогресса в будущем и для которых ретроактивное обнаружение видов невозможно без какой-либо формы захвата и сохранения образцов.

Один из способов оптимизации метабаркодирования eDNA для оценки биоразнообразия включает использование нескольких генетических маркеров. Наши результаты подчеркивают, что мульти-маркерные анализы улучшают обнаружение видов, хотя и с дополнительными затратами на секвенирование. Например, Doble et al. (2020) собрали образцы eDNA одновременно с визуальными съемками на 21 участке озера Танганьика, чтобы охарактеризовать весьма разнообразные эндемичные сообщества рыб. Авторы использовали четыре набора праймеров — два ранее опубликованных и два новых, разработанных для их исследования, включая специфичный для цихлид маркер.Благодаря множеству маркеров, нацеленных на разные локусы, хорошему охвату баз данных генетических справочников (83% из 431 известного вида) и более глубокому секвенированию, метабаркодирование eDNA позволило идентифицировать на 30 видов рыб больше, чем совокупные обнаружения из 27 одновременных съемок с маской и трубкой. Хотя более глубокое секвенирование и мультимаркерные методы связаны с повышенными затратами, эти затраты вряд ли будут больше, чем затраты, связанные с более интенсивными традиционными полевыми исследованиями, особенно для удаленных и уязвимых местообитаний.

Однако мульти-маркерные подходы не гарантируют лучшей производительности, если справочные базы данных недостаточно заполнены или если праймеры вызывают ошибку амплификации.Влияние этих двух факторов на выводы о биоразнообразии на основе метабаркодирования eDNA было изучено (Hajibabaei et al., 2019; Kelly et al., 2019), но в полевых исследованиях о нем непоследовательно сообщается. Lecaudey et al. (2019) обнаружили только 23 из 43 видов рыб (53%), которые, как известно, встречаются в районе их исследования, несмотря на использование трех генных маркеров (cyt b , 12S, 16S) при анализе образцов эДНК реки Волга. В последующем исследовании по повторному анализу данных метабаркодирования Schenekar et al. (2020) показали, что неполная справочная база данных привела к нескольким ложноотрицательным и неверно определенным видам.Они также подчеркнули значительные различия в эффективности праймеров между маркерами и между видами и связанную с этим возможность ложноотрицательных результатов. Устранение этих ловушек может включать в себя априорных анализов смещения амплификации праймеров с использованием ткани от видов-мишеней или тестов in silico специфичности праймеров для информирования о выборе подходящего генетического маркера (Collins et al., 2019). В другом мультимаркерном исследовании по оценке разнообразия морских рыб в общественном аквариуме Morey et al.(2020) обнаружили только около 50% из 107 известных аквариумных видов с метабаркодированием eDNA. Хотя использование трех маркеров (12S, 16S, COI) улучшило таксономическое восстановление по сравнению с использованием всего одного или двух, подход был частично ограничен низким качеством доступных эталонных последовательностей. До тех пор, пока мы не создадим региональные базы данных и молекулярные маркеры не смогут гарантировать последовательное обнаружение видов, метабаркодирование электронной ДНК останется дополнительным инструментом для исследований водного биоразнообразия во многих системах, а не отдельным подходом к мониторингу (McGee et al., 2019). Наряду с разработкой генетических эталонов и оптимизацией праймеров для улучшения созрели еще две области. Мы выявили четыре случая, когда еДНК не могла обнаружить какие-либо существующие виды рыб на участках, где амплификация ПЦР не удалась из-за химического ингибирования (Fujii et al., 2019), что может произойти, когда мусор почвы и гуминовые вещества извлекаются вместе с ДНК из образцов окружающей среды. Преодоление ложноотрицательных результатов от ингибирования ПЦР даст возможность надежной оценки видового богатства с помощью данных метабаркода eDNA.Это общепризнанная ошибка в общем подходе к электронной ДНК (Goldberg et al., 2016), которую можно смягчить с помощью простых корректировок протокола для удаления ингибиторов из образцов (McKee et al., 2015). Менее признана ловушка недостаточной выборки или пространственного охвата, чтобы сделать выводы о метабаркоде eDNA сопоставимыми с интенсивной традиционной выборкой. Обоснованием усилий по отбору образцов и конфигурации для метабаркодирования eDNA является пробел в знаниях, требующий большего внимания в будущем (Dickie et al., 2018), но см. Evans et al. (2017a).

В контексте нашего синтеза трудно различить влияние переменных усилий на относительную производительность метабаркодирования eDNA и традиционных исследований отчасти потому, что усилия можно охарактеризовать и количественно оценить множеством способов для обоих подходов. Мы предприняли ограниченную попытку изучить влияние разницы усилий во времени, используя наблюдения из параллельных и не параллельных опросов. Когда пробы воды были собраны одновременно с традиционными исследованиями, метабаркодирование eDNA выполнялось так же, как и обычные методы, но с несекретными исследованиями традиционные методы немного превосходили eDNA (дополнительный файл S3).Хотя это может указывать на некоторую предвзятость из-за несоответствия усилий в пользу традиционных методов, было невозможно отделить этот эффект от других источников переменного усилия, таких как использование нескольких традиционных типов зубчатых колес. Кроме того, исследования, которые мы проанализировали, значительно различались по рабочим процессам метабаркодирования — от объема и количества собранных образцов, пространственного охвата, методов фильтрации и экстракции до выбранных маркеров и праймеров, платформ секвенирования и конвейеров биоинформатики — все из которых документально подтвердили свое влияние. о выводах о биоразнообразии на основе электронной ДНК (Djurhuus et al., 2017; Evans et al., 2017a; Альберди и др., 2018; Gray et al., 2018; Zhang et al., 2018).

Несмотря на значительные методологические различия в синтезированных исследованиях (рисунок 2 и дополнительный файл S7), мы обнаружили, что метабаркодирование eDNA работает хорошо по сравнению, в некоторых случаях, с многолетними традиционными исследованиями (Olds et al., 2016; Yamamoto et al., 2017 ). Возможны несколько объяснений. Во-первых, выводы о видовом богатстве на основе метабаркодирования eDNA могут быть устойчивыми по сравнению с методологическими вариациями.Во-вторых, традиционные методы могут значительно и систематически недооценивать видовое богатство. В-третьих, метабаркодирование eDNA может переоценить видовое богатство при обнаружении ДНК, транспортируемой от локально отсутствующих видов (Shogren et al., 2017; Andruszkiewicz et al., 2019), или ложноположительных результатов, возникающих из таких источников, как загрязнение или ошибки справочной базы данных при идентификации видов (Jerde , 2019). Выявление предубеждений в видовом богатстве (недооценка или переоценка) из-за метабаркодирования eDNA потребует некоторой ссылки на виды, присутствующие в целевой системе, которые могут быть получены в результате калибровочных экспериментов с использованием сложных мезокосмов с известным видовым составом.Хотя в последнее время прозвучали призывы к стандартизированным подходам к метабаркодированию eDNA (Shu et al., 2020), неясно, нужны ли стандартизованные протоколы для целей измерения состава сообщества или протоколы должны быть оптимизированы для каждой системы. Тем не менее передовые методы метабаркодирования eDNA полезны для минимизации загрязнения во время обработки образцов и последовательностей и для максимального увеличения выхода с помощью протоколов захвата, экстракции и амплификации ДНК (Goldberg et al., 2016).

Также прозвучал призыв к расширению применения метабаркодирования eDNA в морских системах (Ausubel et al., 2018), которые были плохо представлены в нашем синтезе в первую очередь из-за отсутствия сравнительных исследований на уровне видов. Действительно, неоднозначная эффективность метабаркодирования eDNA по сравнению с традиционными методами отражает недостаточное количество наблюдений в широком диапазоне значений богатства ( n = 17, диапазон: от 32 до 253 видов). Тем не менее, более высокая доля обнаружений только еДНК на морских участках демонстрирует дополнительную ценность морского мониторинга на основе еДНК, даже если общая относительная эффективность все еще не ясна.Во многих случаях eDNA выявляла загадочные, ночные, редкие или неуловимые виды, пропущенные традиционными исследованиями (Thomsen et al., 2016; Closek et al., 2019; Bessey et al., 2020). Кроме того, более поздние исследования подчеркивают улучшенное обнаружение видов в морских системах с более заполненными справочными библиотеками (Stoeckle et al., 2020) и множественными маркерами (Lafferty et al., 2020). В морских системах особенно сложно всесторонне отобрать образцы с помощью традиционных методов, и метабаркодирование eDNA может расширить масштаб и разрешающую способность мониторинга при меньших относительных затратах и усилиях.Однако данные из обоих подходов необходимы для надежной оценки степени согласия между ними. С этой целью мы поощряем сотрудничество между сборщиками образцов электронной ДНК и дайверами, сейнерами, сноркелистами, ловцами и траулерами, которые вместе могут предоставить такие важные данные.

Одно из самых важных обещаний метабаркодирования eDNA — это способность обнаруживать биоразнообразие по всему древу жизни на основе простых образцов окружающей среды (Stat et al., 2017; Sawaya et al., 2019). Мы сосредоточились исключительно на образцах воды и целевой группе костных рыб, потому что было проведено относительно большое количество сравнительных наблюдений по водным системам.Наши результаты должны мотивировать аналогичные усилия по сбору данных и анализу для более широкого круга организмов и местообитаний. Важно отметить, что дальнейшие исследования надежности метабаркодирования eDNA могут раскрыть важные идеи для таксонов, которые, как известно, сложно наблюдать с использованием традиционных методов. Метабаркодирование ДНК окружающей среды открывает перспективу единого подхода к оценке экосистемы в целом, который снизит затраты на мониторинг, упростит сохранение и управление, а также расширит исследования экологической реакции на растущие глобальные воздействия (Trisos et al., 2020). Настоящий анализ поддерживает постоянное развитие и расширение метабаркодирования eDNA как неотъемлемого компонента мониторинга биоразнообразия в мире, где необходимы инновационные подходы для отслеживания последствий быстро меняющихся и далеко идущих экологических изменений.

Заявление о доступности данных

Все данные содержатся в дополнительных материалах или могут быть найдены в статье и дополнительных материалах исходных источников этого обобщения.

Взносы авторов

Все авторы внесли свой вклад в содержание и редактирование рукописи.CJ и MM написали рукопись, придумали идеи и провели анализ. MM, TeD и EW составили базу данных.

Финансирование

Это исследование было частично поддержано NASA (NNX14AR62A), BOEM [cpsenter] (MC15AC00006), поддержкой NOAA Сети наблюдения за морским биоразнообразием на проливе Санта-Барбара, USAID (AID-OAA-A-00057), DOD-SERDP [W912HG-12 -C-0073 (RC-2240) и W912HQ19C0064 (RC19-1004)], Калифорнийский региональный совет по контролю качества воды (16-023-140), NFWF (57446 и 55495), NSF GRF (1650114) и NGS Early Career (EC -333R-18), Европейского исследовательского совета (ERC) в рамках программы исследований и инноваций Европейского союза Horizon 2020 (852621) и U.S. Область миссии экосистемы геологической службы.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Мы благодарим Адама Сепульведу, рабочую группу «Чудеса Меконга» и участников симпозиума «Как достичь истинного консенсуса в отношении наилучших экологических практик ДНК», проведенного в Калифорнийском университете в Дэвисе (29 января 2020 г.), за отзывы и рекомендации по предыдущим итерациям эта рукопись.Любое использование торговых марок, названий фирм или продуктов только в описательных целях и не означает одобрения со стороны правительства США.

Дополнительные материалы

Дополнительные материалы к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fevo.2020.00276/full#supplementary-material

ФАЙЛ S1 | Анализ Bland-Altman для непроточных и лотковых пресноводных систем.

ФАЙЛ S2 | Данные по обнаружению видов для каждого исследования, использованного в синтезе, заказанном первым автором.Каждая вкладка состоит из одного или нескольких списков видов и категории обнаружения (электронная ДНК или обычная) для определения метода обнаружения для каждого вида на независимых участках. Для каждого сайта мы вычисляем сумму видов, обнаруженных каждым методом, и включаем информацию об источниках данных со ссылкой на первичную исследовательскую статью.

ФАЙЛ S3 | Bland-Altman анализирует сравнение оценок видового богатства между выборкой eDNA с одновременными и несовпадающими традиционными съемками.

ФАЙЛ S4 | Сводка участков, для которых богатство видов рыб было измерено с помощью метабаркодирования eDNA и обычных съемок.Звездочки (*) обозначают наблюдения богатства, полученные на основе данных многолетних традиционных съемок или когда исследования ссылаются на «все предыдущие записи» без указания метода съемки. Жирным шрифтом обозначены наблюдения богатства, полученные в результате съемок с использованием нескольких обычных типов снастей.

ФАЙЛ S5 | Записи поиска в базе данных и пошаговый процесс выбора. Включает список найденных, отклоненных записей, обоснование отклонения, сохраненные записи, ручные добавления и информацию о публикации.

ФАЙЛ S6 | Блок-схема процесса отбора исследований, использованная в данном синтезе, в соответствии с практикой систематического обзора PRISMA-P, изложенной в Moher et al. (2015).

ФАЙЛ S7 | Данные, используемые для выполнения сводной статистики, анализа совпадений и совпадений. Включает дополнительные сведения о рабочих процессах метабаркодирования eDNA.

ФАЙЛ S8 | Корреляционный анализ соответствия Лин для всех сайтов и подмножеств данных.

Сноски

Список литературы

Альберди, А., Айзпуруа, О., Гилберт, М. Т. П., и Боман, К. (2018). Изучение ключевых шагов для надежного метабаркодирования образцов окружающей среды. Methods Ecol. Evol. 9, 134–147. DOI: 10.1111 / 2041-210x.12849

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Андрушкевич, Э. А., Косефф, Дж. Р., Фрингер, О. Б., Уэллетт, Н. Т., Лоу, А. Б., Эдвардс, К. А. и др. (2019). Моделирование переноса ДНК в окружающей среде в прибрежных водах океана с использованием лагранжевых частиц. Фронт. Мар.Sci. 6: 477. DOI: 10.3389 / fmars.2019.00477

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Осубель, Дж. Э., Стокл, М. Ю., и Гаффни, П. (2018). Заключительный отчет: 1-я Национальная конференция США по ДНК морской среды (eDNA). Нью-Йорк, Нью-Йорк: серия «Морская наука и политика».

Google Scholar

Баккер, Дж., Вангенстин, О. С., Чепмен, Д. Д., Буссари, Г., Баддо, Д., Гаттридж, Т. Л. и др. (2017). ДНК окружающей среды показывает разнообразие тропических акул на контрастных уровнях антропогенного воздействия. Sci. Rep. 7: 16886.

Google Scholar

Баласингем, К. Д., Уолтер, Р. П., Мандрак, Н. Э. и Хит, Д. Д. (2018). Обнаружение ДНК в окружающей среде редких и инвазивных видов рыб в двух притоках Великих озер. Mol. Ecol. 27, 112–127. DOI: 10.1111 / mec.14395

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Балинт, М., Новак, К., Мартон, О., Паулс, С. У., Виттвер, К., Арамайо, Дж. Л. и др. (2018). Точность, ограничения и экономическая эффективность обследования сообществ тропических лягушек на основе электронной ДНК. Mol. Ecol. Ресурс. 18, 1415–1426. DOI: 10.1111 / 1755-0998.12934

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Барнс, М.А., и Тернер, К.Р. (2016). Экология окружающей среды ДНК и значение для генетики сохранения. Консерв. Genet. 17:17.

Google Scholar

Бесси, К., Джарман, С. Н., Берри, О., Олсен, Ю. С., Банс, М., Симпсон, Т. и др. (2020). Максимальное обнаружение рыб с метабаркодированием eDNA. Environ. ДНК doi: 10.1002 / edn3.74 [Epub перед печатью].

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Блэнд, Дж. М., и Альтман, Д. (1986). Статистические методы оценки соответствия между двумя методами клинических измерений. Ланцет 327, 307–310. DOI: 10.1016 / s0140-6736 (86)

-8

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Блоуес, С. А., Супп, С. Р., Антао, Л. Х., Бейтс, А., Брюлхайде, Х., Чейз, Дж. М. и др. (2019). География изменения биоразнообразия морских и наземных сообществ. Наука 366, 339–345.

Google Scholar

Буссари Г., Баккер Дж., Вангенстин О. С., Мариани С., Боннин Л., Джухель Дж. Б. и др. (2018). ДНК окружающей среды освещает темное разнообразие акул. Sci. Adv. 4: eaa9661.

Google Scholar

Кантера И., Силлерос К., Валентини А., Сердан А., Дежан Т., Ирибар А. и др. (2019). Оптимизация отбора проб ДНК из окружающей среды для инвентаризации рыбы в тропических ручьях и реках. Sci. Rep. 9, 1–11.

Google Scholar

Cilleros, K., Valentini, A., Allard, L., Dejean, T., Etienne, R., Grenouillet, G., et al. (2019). Разблокировка исследований биоразнообразия и сохранения биоразнообразия в среде с большим разнообразием с использованием ДНК окружающей среды (eDNA): тест на гайанских пресноводных рыбах. Mol. Ecol. Ресурс. 19, 27–46. DOI: 10.1111 / 1755-0998.12900

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Civade, R., Dejean, T., Валентини А., Розет Н., Раймонд Дж. К., Бонин А. и др. (2016). Пространственная репрезентативность сигнала метабаркодирования ДНК окружающей среды для оценки биоразнообразия рыб в естественной пресноводной системе. PLoS One 11: e0157366. DOI: 10.1371 / journal.pone.0157366

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Клоек, К. Дж., Сантора, Дж. А., Старкс, Х. А., Шредер, И. Д., Андрушкевич, Э. А., Сакума, К. М. и др. (2019). Биоразнообразие и распределение морских позвоночных в пределах центрального Калифорнийского течения с использованием метабаркодирования ДНК окружающей среды (eDNA) и обследований экосистем. Фронт. Mar. Sci. 6: 732. DOI: 10.3389 / fmars.2019.00732

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Коллинз Р. А., Баккер Дж., Вангенстин О. С., Сото А. З., Корриган Л., Симс Д. В. и др. (2019). Неспецифическая амплификация нарушает метабаркодирование ДНК окружающей среды с помощью COI. Methods Ecol. Evol. 10, 1985–2001. DOI: 10.1111 / 2041-210X.13276

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Датта, Д. (2018). blandr: Сравнение методов Бланда-Альтмана.Пакет R версии 0.5.1.

Google Scholar

Дайнер К., Бик Х. М., Мехлер Э., Сеймур М., Лакурсьер-Руссель А., Альтерматт Ф. и др. (2017). Метабаркодирование ДНК окружающей среды: изменение методов исследования сообществ животных и растений. Mol. Ecol. 26, 5872–5895. DOI: 10.1111 / mec.14350

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дибаттиста, Дж. Д., Кокер, Д. Дж., Синклер-Тейлор, Т. Х., Стат, М., Берумен, М. Л., и Банс, М. (2017). Оценка полезности электронной ДНК как инструмента для исследования сообществ рифовых рыб в Красном море. Коралловые рифы 36, 1245–1252. DOI: 10.1007 / s00338-017-1618-1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дики, И. А., Бойер, С., Бакли, Х. Л., Дункан, Р. П., Гарднер, П. П., Хогг, И. Д. и др. (2018). На пути к надежным и повторяемым методам выборки в исследованиях на основе электронной ДНК. Mol. Ecol. Ресурс. 18, 940–952. DOI: 10.1111 / 1755-0998.12907

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Джурхуус, А., Порт, Дж., Клоуз, К. Дж., Ямахара, К. М., Ромеро-Маракчини, О., Вальц, К. Р. и др. (2017). Оценка методов фильтрации и экстракции ДНК для оценки биоразнообразия ДНК в окружающей среде на нескольких трофических уровнях. Фронт. Mar. Sci. 4: 314. DOI: 10.3389 / fmars.2017.00314

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Doble, C.J., Hipperson, H., Salzburger, W., Horsburgh, G.J., Mwita, C., Murrell, D.J., et al. (2020). Тестирование производительности метабаркодирования ДНК окружающей среды для исследования очень разнообразных сообществ тропических рыб: пример из озера Танганьика. Environ. ДНК 2, 24–41. DOI: 10.1002 / edn3.43

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Эпп, Л. С., Бессенкул, С., Беллемейн, Э. П., Хейл, Дж., Эспозито, А., Риаз, Т. и др. (2012). Новые метабаркоды окружающей среды для анализа ДНК почвы: потенциал для изучения прошлых и настоящих экосистем. Mol. Ecol. 21, 1821–1833. DOI: 10.1111 / j.1365-294x.2012.05537.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Эванс, Н. Т., Ли, Ю., Реншоу, М. А., Олдс, Б. П., Дайнер, К., Тернер, К. Р. и др. (2017a). Оценка рыбного сообщества с метабаркодированием eDNA: эффекты дизайна выборки и биоинформатической фильтрации. Can. J. Fish. Aqu. Sci. 74, 1362–1374. DOI: 10.1139 / cjfas-2016-0306

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Эванс, Н. Т., Шири, П. Д., Виринга, Дж. Г., Махон, А. Р., и Ламберти, Г. А. (2017b). Сравнительная стоимость и усилия по обнаружению распределения рыбы с помощью анализа ДНК в окружающей среде и электролова. Рыболовство 42, 90–99. DOI: 10.1080 / 03632415.2017.1276329

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фэн Д. (2020). agRee: Различные методы измерения согласия. Пакет R версии 0.5.3.

Google Scholar

Фут, А. Д., Томсен, П. Ф., Свегаард, С., Уолберг, М., Килгаст, Дж., Кюн, Л. А., и др. (2012). Изучение возможности использования ДНК окружающей среды (eDNA) для генетического мониторинга морских млекопитающих. PLoS One 7: e41781.DOI: 10.1371 / journal.pone.0041781

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фудзи К., Дои Х., Мацуока С., Нагано М., Сато Х. и Яманака Х. (2019). Метабаркодирование ДНК окружающей среды для анализа сообществ рыб в заболоченных озерах: сравнение методов отлова. PLoS One 14: e0210357. DOI: 10.1371 / journal.pone.0210357

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Жилле, Б., Котте, М., Дестанке, Т., Kue, K., Descloux, S., Chanudet, V., et al. (2018). Прямой промысел и метабаркодирование eDNA для биомониторинга в течение трехлетнего исследования значительно увеличивает количество рыбы, обнаруженной вокруг водохранилища в Юго-Восточной Азии. PLoS One 13: e0208592. DOI: 10.1371 / journal.pone.0208592

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Голдберг, К. С., Тернер, К. Р., Дайнер, К., Климус, К. Э., Томсен, П. Ф., Мерфи, М. А. и др. (2016). Важнейшие соображения по применению методов экологической ДНК для обнаружения водных видов. Methods Ecol. Evol. 7, 1299–1307. DOI: 10.1111 / 2041-210x.12595

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Грей, Э. К., Бернатчез, Л., Кэсси, П., Дайнер, К., Девени, М., Хоуленд, К. Л. и др. (2018). Влияние усилий по отбору проб на модели биоразнообразия, оцененное на основе исследований по метабаркодированию ДНК в окружающей среде. Sci. Rep. 8: 8843.

Google Scholar

Гвардиола, М., Уриз, М. Дж., Таберле, П., Куассак, Э., Вангенстин, О. С., и Турон, X.(2015). Глубокое море, глубокое секвенирование: метабаркодирование внеклеточной ДНК из отложений морских каньонов. PLoS One 10: e0139633. DOI: 10.1371 / journal.pone.0139633

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хаджибабаи, М., Портер, Т. М., Райт, М., и Рудар, Дж. (2019). Выбор праймера для кодирования COI влияет на богатство и извлечение индикаторных таксонов в пресноводных системах. PLoS One 14: e0220953. DOI: 10.1371 / journal.pone.0220953

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хальперн, Б.S., Frazier, M., Afflerbach, J., Lowndes, J. S., Micheli, F., O’Hara, C., et al. (2019). Недавние темпы изменения антропогенного воздействия на Мировой океан. Sci. Отчет 9: 11609.

Google Scholar

Hänfling, B., Lawson Handley, L., Read, D. S., Hahn, C., Li, J., Nichols, P., et al. (2016). Метабаркодирование экологической ДНК сообществ озерных рыб отражает долгосрочные данные, полученные на основе установленных методов исследования. Mol. Ecol. 25, 3101–3119. DOI: 10.1111 / mec.13660

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Jerde, C.Л., Махон А. Р., Чаддертон В. Л. и Лодж Д. М. (2011). «Незаметное» обнаружение редких водных видов с использованием ДНК окружающей среды. Консерв. Lett. 4, 150–157. DOI: 10.1111 / j.1755-263x.2010.00158.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Джерде, К. Л., Уилсон, Э. А., и Дресслер, Т. Л. (2019). Измерение видового разнообразия рыб в мире с помощью метабаркодирования eDNA. Mol. Ecol. Ресурс. 19, 19–22. DOI: 10.1111 / 1755-0998.12929

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Келли Р.П., Порт, Дж. А., Ямахара, К. М., Мартоне, Р. Г., Лоуэлл, Н., Томсен, П. Ф. и др. (2014). Использование ДНК для улучшения управления окружающей средой. Наука 344, 1455–1456. DOI: 10.1126 / science.1251156

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Келли Р. П., Шелтон А. О. и Гальего Р. (2019). Понимание процессов ПЦР, чтобы делать значимые выводы из исследований ДНК в окружающей среде. Sci. Rep. 9, 1–14.

Google Scholar

Кескин, Э., Унал, Э. М., и Атар, Х. Х. (2016). Выявление редких и инвазивных видов пресноводных рыб с помощью пиросеквенирования электронной ДНК: ихтиофауна озера Изник пересмотрена. Biochem. Syst. Ecol. 67, 29–36. DOI: 10.1016 / j.bse.2016.05.020

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Киношита, Г., Ёнэдзава, С., Мураками, С., и Исаги, Ю. (2019). ДНК окружающей среды, собранная со снежных следов, полезна для идентификации видов млекопитающих. Zool. Sci. 36, 198–207.

Google Scholar

Краайевельд, К., Де Вегер, Л. А., Вентайол Гарсия, М., Буэрманс, Х., Франк, Дж., Хиемстра, П. С. и др. (2015). Эффективная и точная идентификация и количественное определение пыльцы, переносимой по воздуху, с использованием секвенирования ДНК следующего поколения. Mol. Ecol. Ресурс. 15, 8–16. DOI: 10.1111 / 1755-0998.12288

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лакурсьер-Руссель, А., Хоуленд, К., Нормандо, Э., Грей, Э. К., Аршамбо, П., Дайнер, К. и др. (2018). Метабаркодирование eDNA как новый подход к наблюдению за биоразнообразием прибрежных районов Арктики. Ecol. Evol. 8, 7763–7777. DOI: 10.1002 / ece3.4213

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лафферти, К. Д., Гарсия-Ведренн, А. Э., Маклафлин, Дж. П., Чилдресс, Дж. Н., Морс, М. Ф., и Джерде, К. Л. (2020). На атолле Пальмира экологическая ДНК сообщества рыб сигнализирует об изменениях в разных средах обитания, но не в зависимости от приливов и отливов. J. Fish Biol. doi: 10.1111 / jfb.14403 [Epub перед печатью].

CrossRef Полный текст | PubMed Аннотация | Google Scholar

Лоуренс И., и Лин, К. (1989). Коэффициент корреляции согласованности для оценки воспроизводимости. Биометрия 45, 255–268.

Google Scholar

Лоусон Хэндли, Л., Рид, Д. С., Уинфилд, И. Дж., Кимбелл, Х., Джонсон, Х., Ли, Дж. И др. (2019). Временные и пространственные различия в распределении ДНК рыб в окружающей среде крупнейшего озера Англии. Environ. ДНК 1, 26–39. DOI: 10.1002 / edn3.5

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Lecaudey, L.А., Шлеттерер, М., Кузовлев, В. В., Хан, К., и Вайс, С. Дж. (2019). Оценка разнообразия рыб в верховьях Волги с использованием метабаркодирования ДНК окружающей среды. Aqu. Консерв. Mar. Freshw. Экосист. 29, 1785–1800. DOI: 10.1002 / aqc.3163

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ли, Дж., Хаттон-Эллис, Т. У., Лоусон Хэндли, Л. Дж., Кимбелл, Х. С., Бенуччи, М., Пирсон, Г. и др. (2019). Подтверждение основанного на рыбах метода метабаркодирования ДНК окружающей среды для оценки качества озер. J. Appl. Ecol. 56, 1232–1244. DOI: 10.1111 / 1365-2664.13352

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лим, Н. К., Тай, Ю. К., Шриватсан, А., Тан, Дж. У., Квик, Дж. Т., Балоглу, Б. и др. (2016). Пресноводная биооценка нового поколения: метабаркодирование эДНК с помощью консервативного праймера для многоклеточных животных позволяет выявить богатые видами и специфичные для резервуара сообщества. R. Soc. Open Sci. 3: 160635. DOI: 10.1098 / RSOS.160635

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лопес, К.М., Сассо, Т., Валентини, А., Дежан, Т., Мартинс, М., Замудио, К. Р. и др. (2017). Метабаркодирование eDNA: многообещающий метод обследований бесхвостых лесов в очень разнообразных тропических лесах. Mol. Ecol. Ресурс. 17, 904–914. DOI: 10.1111 / 1755-0998.12643

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

МакДевитт, А.Д., Сейлз, Н.Г., Брауэтт, С.С., Спарнен, А.О., Мариани, С., Вангенстин, О.С., и др. (2019). Метабаркодирование ДНК окружающей среды как эффективный и быстрый инструмент для мониторинга рыб в каналах. J. Fish Biol. 95, 679–682. DOI: 10.1111 / jfb.14053

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Макги, К. М., Итон, В. Д. (2015). Сравнение характеристик сообщества почвенных беспозвоночных на основе ДНК влажного и засушливого сезонов на больших участках бромелии Bromelia pinguin в девственном лесу в Коста-Рике. Заявл. Soil Ecol. 87, 99–107. DOI: 10.1016 / j.apsoil.2014.11.009

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Макги, К.М., Робинсон, К., и Хаджибабаи, М. (2019). Пробелы в биомониторинге на основе ДНК по всему миру. Фронт. Ecol. Evol. 7: 337. DOI: 10.3389 / fevo.2019.00337

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Макки, А. М., Спир, С. Ф., Пирсон, Т. У. (2015). Влияние разбавления и использования колонки для очистки нуклеиновых кислот после экстракции на точность, прецизионность и ингибирование образцов ДНК из окружающей среды. Biol. Консерв. 183, 70–76. DOI: 10.1016 / j.biocon.2014.11.031

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Moher, D., Shamseer, L., Clarke, M., Ghersi, D., Liberati, A., Petticrew, M., et al. (2015). Предпочтительные элементы отчетности для протоколов систематического обзора и метаанализа (ПРИЗМА-П) Заявление 2015 г. Syst. Ред. 4: 1.

Google Scholar

Мори, К. К., Бартли, Т. Дж., И Ханнер, Р. Х. (2020). Проверка метабаркодирования ДНК в окружающей среде для морских рыб в различных экосистемах с использованием общественного аквариума. Environ. ДНК 2, 330–342. DOI: 10.1002 / edn3.76

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Накагава, Х., Ямамото, С., Сато, Ю., Садо, Т., Минамото, Т., и Мия, М. (2018). Сравнение оценок разнообразия речных рыб в местном и региональном масштабе с использованием метабаркодирования электронной ДНК и традиционных методов наблюдения. Freshw. Биол. 63, 569–580. DOI: 10.1111 / fwb.13094

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Олдс, Б. П., Джерде, К.Л., Реншоу, М. А., Ли, Ю., Эванс, Н. Т., Тернер, К. Р. и др. (2016). Оценка видового богатства с использованием ДНК окружающей среды. Ecol. Evol. 6, 4214–4226.

Google Scholar

Pecl, G. T., Araújo, M. B., Bell, J. D., Blanchard, J., Bonebrake, T. C., Chen, I. C., et al. (2017). Перераспределение биоразнообразия в условиях изменения климата: влияние на экосистемы и благосостояние человека. Наука 355: eaai9214.

Google Scholar

Понт, Д., Рокл, М., Валентини, А., Сивад, Р., Жан, П., Мэр, А. и др. (2018). ДНК окружающей среды выявляет количественные закономерности биоразнообразия рыб в крупных реках, несмотря на их транспортировку вниз по течению. Sci. Реп. 8: 10361.

Google Scholar

R Основная команда (2020). R: Язык и среда для статистических вычислений. Вена: Фонд R для статистических вычислений.

Google Scholar

Рид, А.Дж., Карлсон, А.К., Крид, И.Ф., Элиасон, Э.Дж., Гелл, П. А., Джонсон, П. Т. и др. (2019). Новые угрозы и постоянные проблемы сохранения пресноводного биоразнообразия. Biol. Rev. 94, 849–873.

Google Scholar

Сард, Н. М., Хербст, С. Дж., Натан, Л., Уриг, Г., Канефски, Дж., Робинсон, Дж. Д. и др. (2019). Сравнение обнаруженных рыб, разнообразия сообществ и относительной численности с использованием метабаркодирования ДНК окружающей среды и традиционных снастей. Environ. ДНК 1, 368–384. DOI: 10.1002 / edn3.38

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Савая, Н. А., Джурхуус, А., Клоек, К. Дж., Хепнер, М., Олесин, Э., Виссер, Л. и др. (2019). Оценка биоразнообразия эукариот в Национальном морском заповеднике Флорида-Кис с помощью метабаркодирования ДНК окружающей среды. Ecol. Evol. 9, 1029–1040. DOI: 10.1002 / ece3.4742

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Schenekar, T., Schletterer, M., Lecaudey, L.A., and Weiss, S.J. (2020).Справочные базы данных, выбор праймеров и чувствительность анализа для метабаркодирования окружающей среды: уроки, извлеченные из переоценки оценки рыб с помощью электронной ДНК в верховьях Волги. River Res. Прил. doi: 10.1002 / rra.3610 [Epub перед печатью].

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сепульведа, А. Дж., Нельсон, Н. М., Джерде, К. Л. и Луикарт, Г. (2020). Готовы ли методы экологической ДНК для управления водными инвазивными видами? Trends Ecol. Evol. 35, 668–678.DOI: 10.1016 / j.tree.2020.03.011

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шоу, Дж. Л., Кларк, Л. Дж., Веддерберн, С. Д., Барнс, Т. К., Вейрих, Л. С., и Купер, А. (2016). Сравнение метабаркодирования ДНК окружающей среды и традиционных методов исследования рыбы в речной системе. Biol Conserv. 197, 131–138. DOI: 10.1016 / j.biocon.2016.03.010

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шогрен, А. Дж., Танк, Дж. Л., Андрушкевич, Э., Олдс, Б., Махон, А. Р., Джерде, К. Л. и др. (2017). Управление перемещением eDNA в потоках: транспортировка, удержание и ресуспендирование. Sci. Реп. 7: 5065.

Google Scholar

Зигсгаард Э. Э., Нильсен И. Б., Карл Х., Краг М. А., Кнудсен С. В., Син Ю. и др. (2017). ДНК окружающей среды морской воды отражает сезонность прибрежного сообщества рыб. Mar. Biol. 164: 128.

Google Scholar

Зингер, Г.А.С., Фарнер, Н.А., Барнс, Дж.Г., Маккарти, А., Хаджибабаи, М. (2019). Комплексный анализ биоразнообразия с помощью технологии проточных ячеек с ультраглубоким рисунком: тематическое исследование метабаркодирования морской воды eDNA. Sci. Rep. 9: 5991.

Google Scholar

Сондреггер, Д. Л., Ван, Х., Клементс, В. Х., и Нун, Б. Р. (2009). Использование SiZer для определения пороговых значений в экологических данных. Фронт. Ecol. Environ. 7: 190–195. DOI: 10.1890 / 070179

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Стат, М., Huggett, M. J., Bernasconi, R., DiBattista, J. D., Berry, T. E., Newman, S. J., et al. (2017). Биомониторинг экосистемы с помощью eDNA: метабаркодирование по древу жизни в тропической морской среде. Sci. Отчет 7: 12240.

Google Scholar

Стат, М., Джон, Дж., ДиБаттиста, Дж. Д., Ньюман, С. Дж., Банс, М., и Харви, Э. С. (2018). Совместное использование метабаркодирования eDNA и видеонаблюдения для оценки биоразнообразия рыб. Консерв. Биол. 33, 196–205.DOI: 10.1111 / cobi.13183

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Стокл, М. Ю., Дас Мишу, М., и Чарлоп-Пауэрс, З. (2020). Усовершенствованная справочная библиотека ДНК окружающей среды обнаруживает пропущенных из виду морских рыб в Нью-Джерси, США. Фронт. Mar. Sci. 7: 226. DOI: 10.3389 / fmars.2020.00226

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Стокл, М. Ю., Соболева, Л., Чарлоп-Пауэрс, З. (2017). ДНК водной среды определяет сезонное изобилие рыбы и предпочтение среды обитания в городском устье. PLoS One 12: e0175186. DOI: 10.1371 / journal.pone.0175186

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Томсен, П. Ф., Килгаст, Дж., Иверсен, Л. Л., Мёллер, П. Р., Расмуссен, М., и Виллерслев, Э. (2012). Обнаружение разнообразной морской фауны рыб с использованием ДНК окружающей среды из проб морской воды. PLoS One 7: e41732. DOI: 10.1371 / journal.pone.0041732

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Томсен, П.Ф., Мёллер, П. Р., Сигсгаард, Э. Э., Кнудсен, С. В., Йоргенсен, О. А., и Виллерслев, Э. (2016). Экологическая ДНК из проб морской воды коррелирует с траловым уловом субарктических глубоководных рыб. PLoS One 11: e0165252. DOI: 10.1371 / journal.pone.0165252

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Томсен П. Ф., Виллерслев Э. (2015). Экологическая ДНК — новый инструмент в области сохранения биоразнообразия в прошлом и настоящем. Biol.Консерв. 183, 4–18. DOI: 10.1016 / j.biocon.2014.11.019

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Тилман Д., Кларк М., Уильямс Д. Р., Киммел К., Поласки С. и Пакер К. (2017). Будущие угрозы биоразнообразию и пути их предотвращения. Природа 546, 73–81. DOI: 10.1038 / природа22900

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ушио, М., Фукуда, Х., Иноуэ, Т., Макото, К., Кишида, О., Сато, К. и др. (2017).ДНК окружающей среды позволяет обнаруживать наземных млекопитающих в воде лесного пруда. Mol. Ecol. Ресурс. 17, e63 – e75. DOI: 10.1111 / 1755-0998.12690

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ушио М., Мураками Х., Масуда Р., Садо Т., Мия М., Сакураи С. и др. (2018). Количественный мониторинг ДНК многовидовых рыб в окружающей среде с использованием высокопроизводительного секвенирования. Metabarcod. Метагеномика 2: e23297. DOI: 10.1101 / 113472

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вальдес-Морено, М., Иванова, Н. В., Элиас-Гутьеррес, М., Педерсен, С. Л., Бессонов, К., и Хеберт, П. Д. (2019). Использование eDNA для биомониторинга сообщества рыб в тропическом олиготрофном озере. PLoS One 14: e0215505. DOI: 10.1371 / journal.pone.0215505

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Валентини, А., Таберле, П., Миод, К., Сивад, Р., Гердер, Дж., Томсен, П. Ф. и др. (2016). Мониторинг водного биоразнообразия нового поколения с использованием метабаркодирования ДНК окружающей среды. Mol. Ecol. 25, 929–942. DOI: 10.1111 / mec.13428

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ямамото С., Масуда Р., Сато Ю., Садо Т., Араки Х., Кондо М. и др. (2017). Метабаркодирование ДНК окружающей среды позволяет выявить местные сообщества рыб в прибрежном море, богатом видами. Sci. Отчет 7: 40368. DOI: 10.1038 / srep40368

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Йоккос, Н. Г., Братен, К. А., Гилли, Л., Haile, J., Edwards, M.E., Goslar, T., et al. (2012). ДНК из почвы отражает таксономическое разнообразие растений и разнообразие форм роста. Mol. Ecol. 21, 3647–3655. DOI: 10.1111 / j.1365-294X.2012.05545.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чжан Г. К., Чейн Ф. Дж., Эбботт К. Л. и Кристеску М. Э. (2018). Метабарочное кодирование с использованием мультиплексированных маркеров увеличивает обнаружение видов в сложных сообществах зоопланктона. Evol. Прил. 11, 1901–1914. DOI: 10.1111 / eva.12694

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Zou, K., Chen, J., Ruan, H., Li, Z., Guo, W., Li, M., et al. (2020). Метабаркодирование eDNA как многообещающий инструмент сохранения для мониторинга разнообразия рыб в прибрежных водно-болотных угодьях в устье Жемчужной реки по сравнению с донным тралением. Sci. Total Environ. 702: 134704. DOI: 10.1016 / j.scitotenv.2019.134704

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Используйте линейку для взвешивания рыбы

Для панфиша, окуня, форели, щуки, мускуса и судака

Да, можно получить приблизительный вес многих видов рыб, измерив их длину.Чтобы оценить вес вашего улова, измерьте общую длину рыбы — от хвоста до рта — затем обратитесь к соответствующей таблице ниже. Указанные веса основаны на средних значениях веса каждого вида рыб, измеренных в штате Нью-Йорк. Для получения помощи в идентификации вашего улова получите надежный полевой справочник или ознакомьтесь с серией DEC «Пресноводные рыбы Нью-Йорка» (см. Ссылку справа).

Помните, что если вы хотите попрактиковаться в ловле и отпускании, длину рыбы можно быстро обозначить на вашей удочке, посадочной сети, сиденье лодки или любом удобном предмете, который можно будет измерить позже, когда появится линейка.

Панфиш

Длина	Голубожаберный	Скала Бас	Черный Краппи	желтый Окунь	Коричневый Буллхед
Длина	Масса	Масса	Масса	Масса	Масса
7 дюймов	4 унции.	4 унции.
7.5 «	5 унций.	5 унций.
8 дюймов	7 унций.	6 унций.	4 унции.	3 унции.
8,5 «	8 унций.	7 унций.	6 унций.	4 унции.
9 дюймов	10 унций.	8 унций.	7 унций.	5 унций.
9,5 «	12 унций.	10 унций.	8 унций.	6 унций.
10 дюймов	14 унций.	12 унций.	9 унций.	7 унций.
10,5 «	1 фунт 1 унция.	14 унций.	11 унций.	8 унций.	9 унций.
11 дюймов	1 фунт 4 унции.	1 фунт 0 унций.	13 унций.	9 унций.	10 унций.
11,5 «	1 фунт 7 унций.	1 фунт 2 унции.	15 унций.	11 унций.	12 унций.
12 дюймов	1 фунт 10 унций.	1 фунт 4 унции.	1 фунт 1 унция.	12 унций.	14 унций.
12,5 «	1 фунт 14 унций.	1 фунт 7 унций.	1 фунт 3 унции.	14 унций.	1 фунт 0 унций.
13 дюймов	2 фунта 3 унции.	1 фунт 10 унций.	1 фунт 6 унций.	1 фунт 0 унций.	1 фунт 2 унции.
13.5 «	2 фунта 7 унций.	1 фунт 13 унций.	1 фунт 9 унций.	1 фунт 2 унции.	1 фунт 4 унции.
14 дюймов	2 фунта 12 унций.	2 фунта 1 унция.	1 фунт 12 унций.	1 фунт 5 унций.	1 фунт 6 унций.
14,5 «		2 фунта 4 унции.	1 фунт 15 унций.	1 фунт 7 унций.	1 фунт 9 унций.
15 дюймов		2 фунта 8 унций.	2 фунта 3 унции.	1 фунт 10 унций.	1 фунт 12 унций.
15,5 «			2 фунта 6 унций.	1 фунт 13 унций.	1 фунт 15 унций.
16 «			2 фунта 11 унций.	2 фунта0 унций.	2 фунта 2 унции.
16,5 «			2 фунта 15 унций.	2 фунта 3 унции.	2 фунта 6 унций.
17 дюймов			3 фунта 4 унции.	2 фунта 7 унций.	2 фунта 9 унций.
17,5 дюймов			3 фунта 9 унций.	2 фунта11 унций.	2 фунта 13 унций.
18 «			3 фунта 14 унций.	2 фунта 15 унций.	3 фунта 2 унции.
18,5 «					3 фунта 6 унций.
19 «					3 фунта11 унций.
19,5 «
20 дюймов

Окунь и форель

Длина	Смоллмот Бас	Большеротый Бас	Ручей Форель	Радуга Форель	Коричневый Форель	Озеро Форель
Длина	Масса	Масса	Масса	Масса	Масса	Масса
9 дюймов
9.5 «
10 дюймов	8 унций.	8 унций.	6 унций.
10,5 «	9 унций.	9 унций.	7 унций.
11 дюймов	10 унций.	11 унций.	8 унций.
11,5 «	11 унций.	12 унций.	10 унций.
12 дюймов	13 унций.	14 унций.	11 унций.	10 унций.	10 унций.
12.5 «	15 унций.	1 фунт 0 унций.	12 унций.	11 унций.	12 унций.
13 дюймов	1 фунт 1 унция.	1 фунт 2 унции.	14 унций.	12 унций.	13 унций.
13,5 «	1 фунт 3 унции.	1 фунт 5 унций.	1 фунт 0 унций.	14 унций.	15 унций.
14 дюймов	1 фунт 5 унций.	1 фунт 7 унций.	1 фунт 2 унции.	1 фунт 0 унций.	1 фунт 1 унция.
14,5 «	1 фунт 7 унций.	1 фунт 10 унций.	1 фунт 4 унции.	1 фунт 1 унция.	1 фунт 3 унции.
15 дюймов	1 фунт.10 унций.	1 фунт 13 унций.	1 фунт 6 унций.	1 фунт 3 унции.	1 фунт 5 унций.	1 фунт 0 унций.
15,5 «	1 фунт 12 унций.	2 фунта 0 унций.	1 фунт 8 унций.	1 фунт 5 унций.	1 фунт 7 унций.	1 фунт 2 унции.
16 «	1 фунт 15 унций.	2 фунта 4 унции.	1 фунт.11 унций.	1 фунт 7 унций.	1 фунт 9 унций.	1 фунт 4 унции.
16,5 «	2 фунта 2 унции.	2 фунта 8 унций.	1 фунт 14 унций.	1 фунт 10 унций.	1 фунт 12 унций.	1 фунт 6 унций.
17 дюймов	2 фунта 6 унций.	2 фунта 12 унций.	2 фунта 0 унций.	1 фунт 12 унций.	1 фунт.14 унций.	1 фунт 8 унций.
17,5 дюймов	2 фунта 9 унций.	3 фунта 0 унций.	2 фунта 4 унции.	1 фунт 15 унций.	2 фунта 1 унция.	1 фунт 11 унций.
18 «	2 фунта 13 унций.	3 фунта 5 унций.	2 фунта 7 унций.	2 фунта 1 унция.	2 фунта 4 унции.	1 фунт 13 унций.
18.5	3 фунта 1 унция.	3 фунта 10 унций.	2 фунта 10 унций.	2 фунта 4 унции.	2 фунта 7 унций.	2 фунта 0 унций.
19	3 фунта 5 унций.	3 фунта 15 унций.	2 фунта 14 унций.	2 фунта 7 унций.	2 фунта 11 унций.	2 фунта 3 унции.
19,5	3 фунта 9 унций.	4 фунта4 унции.	3 фунта 2 унции.	2 фунта 11 унций.	2 фунта 14 унций.	2 фунта 6 унций.
20	3 фунта 14 унций.	4 фунта 10 унций.	3 фунта 6 унций.	2 фунта 14 унций.	3 фунта 2 унции.	2 фунта 9 унций.
20,5	4 фунта 3 унции.	5 фунтов 1 унция.	3 фунта 10 унций.	3 фунта2 унции.	3 фунта 6 унций.	2 фунта 12 унций.
21	4 фунта 8 унций.	5 фунтов 7 унций.	3 фунта 15 унций.	3 фунта 5 унций.	3 фунта 10 унций.	3 фунта 0 унций.
21,5	4 фунта 13 унций.	5 фунтов 14 унций.	4 фунта 3 унции.	3 фунта 9 унций.	3 фунта 14 унций.	3 фунта4 унции.
22	5 фунтов 3 унции.	6 фунтов 6 унций.	4 фунта 8 унций.	3 фунта 13 унций.	4 фунта 3 унции.	3 фунта 8 унций.
22,5	5 фунтов 8 унций.	6 фунтов 13 унций.	4 фунта 13 унций.	4 фунта 2 унции.	4 фунта 8 унций.	3 фунта 12 унций.
23	5 фунтов15 унций.	7 фунтов 5 унций.	5 фунтов 3 унции.	4 фунта 6 унций.	4 фунта 12 унций.	4 фунта 0 унций.
23,5	6 фунтов 5 унций.	7 фунтов 14 унций.	5 фунтов 9 унций.	4 фунта 11 унций.	5 фунтов 2 унции.	4 фунта 5 унций.
24	6 фунтов 12 унций.	8 фунтов 7 унций.	5 фунтов15 унций.	5 фунтов 0 унций.	5 фунтов 7 унций.	4 фунта 9 унций.
24,5	7 фунтов 3 унции.	9 фунтов 0 унций.	6 фунтов 5 унций.	5 фунтов 5 унций.	5 фунтов 13 унций.	4 фунта 15 унций.
25	7 фунтов 10 унций.	9 фунтов 10 унций.	6 фунтов 12 унций.	5 фунтов 11 унций.	6 фунтов3 унции.	5 фунтов 4 унции.
25,5				6 фунтов 0 унций.	6 фунтов 9 унций.	5 фунтов 9 унций.
26				6 фунтов 6 унций.	6 фунтов 15 унций.	5 фунтов 15 унций.
26,5				6 фунтов12 унций.	7 фунтов 6 унций.	6 фунтов 5 унций.
27				7 фунтов 2 унции.	7 фунтов 13 унций.	6 фунтов 11 унций.
27,5				7 фунтов 9 унций.	8 фунтов 4 унции.	7 фунтов 2 унции.
28				8 фунтов0 унций.	8 фунтов 12 унций.	7 фунтов 8 унций.
28,5				8 фунтов 7 унций.	9 фунтов 3 унции.	7 фунтов 15 унций.
29				8 фунтов 14 унций.	9 фунтов 11 унций.	8 фунтов 7 унций.
29,5				9 фунтов6 унций.	10 фунтов 4 унции.	8 фунтов 14 унций.
30				9 фунтов 14 унций.	10 фунтов 12 унций.	9 фунтов 6 унций.
30,5				10 фунтов 6 унций.	11 фунтов 5 унций.	9 фунтов 14 унций.
31				10 фунтов14 унций.	11 фунтов 15 унций.	10 фунтов 7 унций.
31,5				11 фунтов 7 унций.	12 фунтов 8 унций.	10 фунтов 15 унций.
32				12 фунтов 0 унций.	13 фунтов 2 унции.	11 фунтов 8 унций.
32,5				12 фунтов9 унций.	13 фунтов 12 унций.	12 фунтов 2 унции.
33				13 фунтов 3 унции.	14 фунтов 7 унций.	12 фунтов 11 унций.
33,5				13 фунтов 12 унций.	15 фунтов 2 унции.	13 фунтов 5 унций.
34				14 фунтов7 унций.	15 фунтов 13 унций.	14 фунтов 0 унций.
34,5				15 фунтов 1 унция.	16 фунтов 8 унций.	14 фунтов 10 унций.
35				15 фунтов 12 унций.	17 фунтов 4 унции.	15 фунтов 5 унций.
35,5					18 фунтов0 унций.	16 фунтов 1 унция.
36					18 фунтов 3 унции.	16 фунтов 12 унций.
36,5					19 фунтов 10 унций.	17 фунтов 8 унций
37					20 фунтов7 унций.	18 фунтов 5 унций.
37,5					21 фунт унция.	19 фунтов 2 унции.
38					22 фунта 3 унции.	19 фунтов 15 унций.
38,5					23 фунта2 унции.	20 фунтов 13 унций.
39					24 фунта 0 унций.	21 фунт 11 унций.
39,5					25 фунтов 0 унций.	22 фунта 9 унций.
40					25 фунтов15 унций.	23 фунта 8 унций.
40,5						24 фунта 7 унций.
41						25 фунтов 7 унций.
41,5						26 фунтов7 унций.
42						27 фунтов 7 унций.

Щука, мускус и судак

Длина	Судак	Цепь щиколотка	Северная щука	Тигр Muskellunge	Muskellunge
Длина	Масса	Масса	Масса	Масса	Масса
15 дюймов	1 фунт.1 унция.	11 унций.
16 «	1 фунт 4 унции.	14 унций.
17 дюймов	1 фунт 9 унций.	1 фунт 1 унция.
18 «	1 фунт 14 унций.	1 фунт 4 унции.
19 «	2 фунта 4 унции.	1 фунт 8 унций.	1 фунт 7 унций.
20 дюймов	2 фунта. 10 унций.	1 фунт 12 унций.	1 фунт 11 унций.
21 «	3 фунта 1 унция.	2 фунта 1 унция.	1 фунт 5 унций.
22 «	3 фунта 9 унций.	2 фунта 6 унций.	2 фунта 4 унции.
23 «	4 фунта 1 унция.	2 фунта 12 унций.	2 фунта 9 унций.
24 «	4 фунта 11 унций.	3 фунта3 унции.	2 фунта 15 унций.
25 дюймов	5 фунтов 5 унций.	3 фунта 10 унций.	3 фунта 5 унций.
26 «	6 фунтов 0 унций.	4 фунта 1 унция.	3 фунта 11 унций.
27 «	6 фунтов 12 унций.	5 фунтов3 унции.	4 фунта 2 унции.
28 «	7 фунтов 10 унций.	5 фунтов 12 унций.	4 фунта 9 унций.
29 «	8 фунтов 9 унций.	6 фунтов 7 унций.	5 фунтов 1 унция.
30 дюймов	9 фунтов 8 унций.	7 фунтов2 унции.	5 фунтов 10 унций.	6 фунтов 5 унций.	7 фунтов 4 унции.
31 «	10 фунтов 8 унций.	7 фунтов 14 унций.	6 фунтов 3 унции.	7 фунтов 1 унция.	8 фунтов 1 унция.
32 «	11 фунтов 13 унций.		6 фунтов 13 унций.	7 фунтов 13 унций.	8 фунтов 15 унций.
33 «	12 фунтов13 унций.		7 фунтов 7 унций.	8 фунтов 10 унций.	9 фунтов 15 унций.
34 «	14 фунтов 1 унция.		8 фунтов 2 унции.	9 фунтов 8 унций.	11 фунтов 0 унций.
35 дюймов	15 фунтов 7 унций.		8 фунтов 13 унций.	10 фунтов 8 унций.	12 фунтов 1 унция.
36 дюймов			9 фунтов10 унций.	11 фунтов 8 унций.	13 фунтов 4 унции.
37 «			10 фунтов 6 унций.	12 фунтов 9 унций.	14 фунтов 8 унций.
38 «			11 фунтов 4 унции.	13 фунтов 11 унций.	15 фунтов 14 унций.
39 «			12 фунтов2 унции.	14 фунтов 15 унций.	17 фунтов 5 унций.
40 «			13 фунтов 1 унция.	16 фунтов 3 унции.	18 фунтов 13 унций.
41 «			14 фунтов 1 унция.	17 фунтов 9 унций.	20 фунтов 7 унций.
42 «			15 фунтов2 унции.	19 фунтов 0 унций.	22 фунта 2 унции.
43 «			16 фунтов 3 унции.	20 фунтов 9 унций.	23 фунта 15 унций.
44 «			17 фунтов 5 унций.	22 фунта 2 унции.	25 фунтов 14 унций.
45 дюймов			18 фунтов8 унций.	23 фунта 13 унций.	27 фунтов 14 унций.
46 «			19 фунтов 12 унций.	25 фунтов 10 унций.	30 фунтов 0 унций.
47 «			21 фунт 1 унция.	27 фунтов 8 унций.	32 фунта 3 унции.
48 «			21 фунт.6 унций.	29 фунтов 7 унций.	34 фунта 8 унций.
49 «			23 фунта 12 унций.	31 фунт 8 унций.	37 фунтов 0 унций.
50 «			25 фунтов 4 унции.	33 фунта 10 унций.	39 фунтов 9 унций.
51 «			26 фунтов12 унций.	35 фунтов 14 унций.	42 фунта 4 унции.
52 «			28 фунтов 5 унций.	38 фунтов 4 унции.	45 фунтов 1 унция.
53 «			29 фунтов 15 унций.	40 фунтов 11 унций.	48 фунтов 0 унций.
54 «			31 фунт. Категории Рыба Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт Найти: Рубрики Всё о рыбалке Выбор спиннинга Как ловить рыбу Карась Ловля Ловля карася Ловля окуня Лучшие наживки Наживка Окунь Погода Прогнозы погоды Разное Речная рыба Рыба Рыбалка Рыболовные снасти Снасти Советы рыбаков Спиннинг 2019. Все права защищены. Карта сайта

Масляная рыба Дары Океана холодного копчения филе-кусок 150г

Прогноз клёва > Меру (город). Кения, Meru.

Погода

Особенности арктической рыбалки, строганина и красоты Якутии

Вот как надо жарить любую рыбу! В меру соленая, не пригорает, а корочка хрустит. Сколько жарить рыбу на сковороде? Советы по приготовлению После жареной рыбы

Выбор рыбы

Подготовительные работы

Жарка

— Вы жарите слишком долго —

— Вы слишком часто ее трогаете —

— Вы неправильно размораживаете —

— Вы пересаливаете маринад —

— Вы кладете в сковороду слишком много рыбы —

— Вы не осматриваете рыбу перед покупкой —

— Вы снимаете кожу перед жаркой —

— Вы не умеете сдаваться —

MERADOG: Корма супер премиум класса для собак и кошек

Почему стоит покупать корм для собак и кошек в нашем магазине?

Министерство: рыбу из Балтийского моря есть можно, но в меру

Встречайте, Мероу — Если вас кто-то послал, значит где-то вас ждут — ЖЖ

Как измерить морскую рыбу

Всего Измерение длины

Измерение длины вил

Измерение длины вилки нижней челюсти (Рыбки)

Измерение каменного краба

Измерение колючего омара

Советы по рыбалке — как измерить рыбу

Как измерить рыбу

Pro: как быстро измерить рыбу

Как измерить вашу рыбу (без измерительного устройства)

Frontiers | Калибровка метабаркодирования ДНК окружающей среды для обычных исследований для измерения богатства видов рыб

Введение

Материалы и методы

Результаты

Обзор исследований

Относительная эффективность методов как меры видового богатства

Комплементарность метода с использованием видовой идентичности

Обсуждение

Взносы авторов

Финансирование

Конфликт интересов

Благодарности

Дополнительные материалы

Сноски

Список литературы

Используйте линейку для взвешивания рыбы

Панфиш

Окунь и форель

Щука, мускус и судак

Добавить комментарий Отменить ответ