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Enregistrement W4255414511 · doi:10.21203/rs.3.rs-49595/v1

Computational analyses decipher the primordial folding coding the 3D structure of the beetle horn

2020· preprint· en· W4255414511 sur OpenAlexfundno aff
Keisuke Matsuda, Hiroki Gotoh, Haruhiko Adachi, Yasuhiro Inoue, Shigeru Kondo

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdhesion, Friction, and Surface Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsJapan Society for the Promotion of ScienceMinistry of Education, Culture, Sports, Science and Technology
Mots-clésDECIPHERFolding (DSP implementation)French hornCoding (social sciences)Computational biologyBiologyComputer sciencePhysicsBioinformaticsMathematicsEngineeringAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The beetle horn primordium is a complex and compactly folded epithelial sheet located beneath the larval cuticle. Only by unfolding the primordium the complete 3D shape of the horn appears, suggesting that the morphology of beetle horns is coded in the primordial folding pattern. To decipher the folding pattern, we have developed a method to manipulate the primordial local folding, reproduced it on a computer, and clarified the contribution of the folding of each primordium region to transformation. We found that the three major morphological changes (branching of distal tips, proximodistal elongation, and angular change) were caused by the folding of different regions, and that the folding mechanism was also different depending on the region. The computational methods we used are applicable to the morphological study of other exoskeletal animals.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,821

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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