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Enregistrement W2891278439 · doi:10.1126/science.aav4632

Vision using multiple distinct rod opsins in deep-sea fishes

2019· article· en· W2891278439 sur OpenAlexfundno aff
Zuzana Musilová, Fabio Cortesi, Michael Matschiner, Wayne I. L. Davies, Jagdish Suresh Patel, Sara M. Stieb, Fanny de Busserolles, Martin Malmstrøm, Ole K. Tørresen, Celeste J. Brown, Jessica K. Mountford, Reinhold Hanel, Deborah L. Stenkamp, Kjetill S. Jakobsen, Karen L. Carleton, Sissel Jentoft, N. Justin Marshall, Walter Salzburger

Notice bibliographique

RevueScience · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePhotoreceptor and optogenetics research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Eye InstituteOffice of Experimental Program to Stimulate Competitive ResearchAustralian Research CouncilOffice of Nuclear EnergyNorges ForskningsrådUniversitetet i OsloQueensland Brain InstituteKing Abdullah University of Science and TechnologyNorwegian Sequencing CentreNational Science CouncilEuropean Research CouncilGrantová Agentura České RepublikyNational Science FoundationUniversity of QueenslandNational Institutes of HealthSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungU.S. Department of EnergyMcGill UniversityUniversität BaselWaitt Foundation
Mots-clésOpsinPhotopigmentRhodopsinVertebrateBiologyEvolutionary biologyFish <Actinopterygii>AnatomyRetinaGeneGeneticsNeuroscienceRetinalFisheryBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fish catch color with rods Vertebrates are typically thought to have a consistent system for processing light, in which multiple cone opsins permit color vision during the day, but a single rod opsin provides only monochrome vision in the dark. Musilova et al. analyzed more than 100 deep-sea fish genomes and found a previously unknown proliferation of rod opsin genes that generate rod opsin photopigments that are tuned to different wavelengths of light. These receptors may allow the fish to perceive bioluminescent signals that pervade their deep-sea environment. These results reveal a previously undescribed visual system that allows for color vision in the dark. Science , this issue p. 588

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeObservationnel
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

Citations258
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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