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Enregistrement W2997414137 · doi:10.1038/s41598-019-56771-7

Molecular mechanisms underlying nuchal hump formation in dolphin cichlid, Cyrtocara moorii

2019· article· en· W2997414137 sur OpenAlexaff
Laurène Alicia Lecaudey, Christian Sturmbauer, Pooja Singh, Ehsan Pashay Ahi

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesKarl-Franzens-Universität GrazUppsala UniversitetAustrian Science Fund
Mots-clésCichlidBiologyCraniofacialEvolutionary biologyAdaptive radiationGeneGeneticsPhylogeneticsFish <Actinopterygii>Fishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

East African cichlid fishes represent a model to tackle adaptive changes and their connection to rapid speciation and ecological distinction. In comparison to bony craniofacial tissues, adaptive morphogenesis of soft tissues has been rarely addressed, particularly at the molecular level. The nuchal hump in cichlids fishes is one such soft-tissue and exaggerated trait that is hypothesized to play an innovative role in the adaptive radiation of cichlids fishes. It has also evolved in parallel across lakes in East Africa and Central America. Using gene expression profiling, we identified and validated a set of genes involved in nuchal hump formation in the Lake Malawi dolphin cichlid, Cyrtocara moorii. In particular, we found genes differentially expressed in the nuchal hump, which are involved in controlling cell proliferation (btg3, fosl1a and pdgfrb), cell growth (dlk1), craniofacial morphogenesis (dlx5a, mycn and tcf12), as well as regulators of growth-related signals (dpt, pappa and socs2). This is the first study to identify the set of genes associated with nuchal hump formation in cichlids. Given that the hump is a trait that evolved repeatedly in several African and American cichlid lineages, it would be interesting to see if the molecular pathways and genes triggering hump formation follow a common genetic track or if the trait evolved in parallel, with distinct mechanisms, in other cichlid adaptive radiations and even in other teleost fishes.

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)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations32
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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