Eukaryotic systematics: a user's guide for cell biologists and parasitologists
Notice bibliographique
Résumé
Single-celled parasites like Entamoeba, Trypanosoma, Phytophthora and Plasmodium wreak untold havoc on human habitat and health. Understanding the position of the various protistan pathogens in the larger context of eukaryotic diversity informs our study of how these parasites operate on a cellular level, as well as how they have evolved. Here, we review the literature that has brought our understanding of eukaryotic relationships from an idea of parasites as primitive cells to a crystallized view of diversity that encompasses 6 major divisions, or supergroups, of eukaryotes. We provide an updated taxonomic scheme (for 2011), based on extensive genomic, ultrastructural and phylogenetic evidence, with three differing levels of taxonomic detail for ease of referencing and accessibility (see supplementary material at Cambridge Journals On-line). Two of the most pressing issues in cellular evolution, the root of the eukaryotic tree and the evolution of photosynthesis in complex algae, are also discussed along with ideas about what the new generation of genome sequencing technologies may contribute to the field of eukaryotic systematics. We hope that, armed with this user's guide, cell biologists and parasitologists will be encouraged about taking an increasingly evolutionary point of view in the battle against parasites representing real dangers to our livelihoods and lives.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,081 | 0,146 |
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 ».