Quantifying leaf venation patterns: two‐dimensional maps
Notice bibliographique
Résumé
The leaf vasculature plays crucial roles in transport and mechanical support. Understanding how vein patterns develop and what underlies pattern variation between species has many implications from both physiological and evolutionary perspectives. We developed a method for extracting spatial vein pattern data from leaf images, such as vein densities and also the sizes and shapes of the vein reticulations. We used this method to quantify leaf venation patterns of the first rosette leaf of Arabidopsis thaliana throughout a series of developmental stages. In particular, we characterized the size and shape of vein network areoles (loops), which enlarge and are split by new veins as a leaf develops. Pattern parameters varied in time and space. In particular, we observed a distal to proximal gradient in loop shape (length/width ratio) which varied over time, and a margin-to-center gradient in loop sizes. Quantitative analyses of vein patterns at the tissue level provide a two-way link between theoretical models of patterning and molecular experimental work to further explore patterning mechanisms during development. Such analyses could also be used to investigate the effect of environmental factors on vein patterns, or to compare venation patterns from different species for evolutionary studies. The method also provides a framework for gathering and overlaying two-dimensional maps of point, line and surface morphological data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».