A novel method for comparative analysis of retinal specialization traits from topographic maps
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Notice bibliographique
Résumé
Vertebrates possess different types of retinal specializations that vary in number, size, shape, and position in the retina. This diversity in retinal configuration has been revealed through topographic maps, which show variations in neuron density across the retina. Although topographic maps of about 300 vertebrates are available, there is no method for characterizing retinal traits quantitatively. Our goal is to present a novel method to standardize information on the position of the retinal specializations and changes in retinal ganglion cell (RGC) density across the retina from published topographic maps. We measured the position of the retinal specialization using two Cartesian coordinates and the gradient in cell density by sampling ganglion cell density values along four axes (nasal, temporal, ventral, and dorsal). Using this information, along with the peak and lowest RGC densities, we conducted discriminant function analyses (DFAs) to establish if this method is sensitive to distinguish three common types of retinal specializations (fovea, area, and visual streak). The discrimination ability of the model was higher when considering terrestrial (78%-80% correct classification) and aquatic (77%-86% correct classification) species separately than together. Our method can be used in the future to test specific hypotheses on the differences in retinal morphology between retinal specializations and the association between retinal morphology and behavioral and ecological traits using comparative methods controlling for phylogenetic effects.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 découle