Vision using multiple distinct rod opsins in deep-sea fishes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Vertebrate vision is accomplished through a set of light-sensitive photopigments, which are located in the photoreceptors of the retina and consist of a visual opsin protein bound to a chromophore. In dim-light, vertebrates generally rely upon a single rod opsin (RH1) for obtaining visual information. By inspecting 101 fish genomes, we found that three deep-sea teleost lineages have independently expanded their RH1 gene repertoires. Amongst these, the silver spinyfin ( Diretmus argenteus Johnson 1863) stands out as having the highest number of visual opsins known for animals to date (2 cone and 38 rod opsins). Spinyfins simultaneously express up to 14 RH1s encoding for photopigments with different peak spectral sensitivities (λ max =448-513 nm) that cover the range of the residual daylight, as well as the bioluminescence spectrum present in the deep-sea. Our findings present novel molecular and functional evidence for the recurrent evolution of multiple rod opsin-based vision in vertebrates. SHORT ABSTRACT Contrary to the single rod opsin used by most vertebrates, some fishes use multiple rod opsins for vision in the dimly lit deep-sea.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».