MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2801622435 · doi:10.1017/s0952523818000019

Variation in opsin transcript expression explains intraretinal differences in spectral sensitivity of the northern anchovy

2018· article· en· W2801622435 sur OpenAlexafffund
Ilaria Savelli, Iñigo Novales Flamarique

Notice bibliographique

RevueVisual Neuroscience · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRetinal Development and Disorders
Établissements canadiensUniversity of VictoriaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésOpsinSpectral sensitivityRhodopsinRetinaRetinalBiologyAdaptation (eye)Chromatic adaptationPigmentChromophoreLight sensitivityAnatomyZoologyNeuroscienceChemistryOpticsBiochemistryPhotochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vertebrate retinal photoreceptors house visual pigments that absorb light to begin the process of vision. The light absorbed by a visual pigment depends on its two molecular components: protein (opsin) and chromophore (a vitamin A derivative). Although an increasing number of studies show intraretinal variability in visual pigment content, it is only for two mammals (human and mouse) and two birds (chicken and pigeon) that such variability has been demonstrated to underlie differences in spectral sensitivity of the animal. Here, we show that the spectral sensitivity of the northern anchovy varies with retinal quadrant and that this variability can be explained by differences in the expression of opsin transcripts. Retinal (vitamin A1) was the only chromophore detected in the retina, ruling out this molecular component as a source of variation in spectral sensitivity. Chromatic adaptation experiments further showed that the dorsal retina had the capacity to mediate color vision. Together with published results for the ventral retina, this study is the first to demonstrate that intraretinal opsin variability in a fish drives corresponding variation in the animal's spectral sensitivity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueVisual NeuroscienceMême sujetRetinal Development and DisordersTravaux en français237 207