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Enregistrement W2551410878 · doi:10.1098/rstb.2015.0417

What determines direction of asymmetry: genes, environment or chance?

2016· review· en· W2551410878 sur OpenAlexafffund
A. Richard Palmer

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMorphological variations and asymmetry
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyGeneAsymmetryEvolutionary biologyGeneticsNeuroscienceComputational biologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conspicuous asymmetries seen in many animals and plants offer diverse opportunities to test how the development of a similar morphological feature has evolved in wildly different types of organisms. One key question is: do common rules govern how direction of asymmetry is determined (symmetry is broken) during ontogeny to yield an asymmetrical individual? Examples from numerous organisms illustrate how diverse this process is. These examples also provide some surprising answers to related questions. Is direction of asymmetry in an individual determined by genes, environment or chance? Is direction of asymmetry determined locally (structure by structure) or globally (at the level of the whole body)? Does direction of asymmetry persist when an asymmetrical structure regenerates following autotomy? The answers vary greatly for asymmetries as diverse as gastropod coiling direction, flatfish eye side, crossbill finch bill crossing, asymmetrical claws in shrimp, lobsters and crabs, katydid sound-producing structures, earwig penises and various plant asymmetries. Several examples also reveal how stochastic asymmetry in mollusc and crustacean early cleavage, in Drosophila oogenesis, and in Caenorhabditis elegans epidermal blast cell movement, is a normal component of deterministic development. Collectively, these examples shed light on the role of genes as leaders or followers in evolution.This article is part of the themed issue 'Provocative questions in left-right asymmetry'.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,936

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,174
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,181 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations53
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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