Automated measurement of Drosophila wings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many studies in evolutionary biology and genetics are limited by the rate at which phenotypic information can be acquired. The wings of Drosophila species are a favorable target for automated analysis because of the many interesting questions in evolution and development that can be addressed with them, and because of their simple structure. RESULTS: We have developed an automated image analysis system (WINGMACHINE) that measures the positions of all the veins and the edges of the wing blade of Drosophilid flies. A video image is obtained with the aid of a simple suction device that immobilizes the wing of a live fly. Low-level processing is used to find the major intersections of the veins. High-level processing then optimizes the fit of an a priori B-spline model of wing shape. WINGMACHINE allows the measurement of 1 wing per minute, including handling, imaging, analysis, and data editing. The repeatabilities of 12 vein intersections averaged 86% in a sample of flies of the same species and sex. Comparison of 2400 wings of 25 Drosophilid species shows that wing shape is quite conservative within the group, but that almost all taxa are diagnosably different from one another. Wing shape retains some phylogenetic structure, although some species have shapes very different from closely related species. The WINGMACHINE system facilitates artificial selection experiments on complex aspects of wing shape. We selected on an index which is a function of 14 separate measurements of each wing. After 14 generations, we achieved a 15 S.D. difference between up and down-selected treatments. CONCLUSION: WINGMACHINE enables rapid, highly repeatable measurements of wings in the family Drosophilidae. Our approach to image analysis may be applicable to a variety of biological objects that can be represented as a framework of connected lines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».