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Enregistrement W4292081178 · doi:10.1016/j.cub.2022.07.017

Sponges sneeze mucus to shed particulate waste from their seawater inlet pores

2022· article· en· W4292081178 sur OpenAlexaff
Niklas A. Kornder, Yuki Esser, Daniel Stoupin, Sally P. Leys, Benjamin Mueller, Mark J. A. Vermeij, Jef Huisman, Jasper M. de Goeij

Notice bibliographique

RevueCurrent Biology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMarine Sponges and Natural Products
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésBiologyBenthic zoneEcologySpongeScopusCoral reefBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sponges, among the oldest extant multicellular organisms on Earth, 1 play a key role in the cycling of nutrients in many aquatic ecosystems. 2–5 They need to employ strategies to prevent clogging of their internal filter system by solid wastes, 6–8 but self-cleaning mechanisms are largely unknown. It is commonly assumed that sponges remove solid waste with the outflowing water through distinct outflow openings (oscula). 3 , 9 Here, we present time-lapse video footage and analyses of sponge waste revealing a completely different mechanism of particle removal in the Caribbean tube sponge Aplysina archeri . This sponge actively moves particle-trapping mucus against the direction of its internal water flow and ejects it into the surrounding water from its seawater inlet pores (ostia) through periodic surface contractions that have been described earlier as "sneezing." 10 , 11 Visually, it appears as if the sponge is continuously streaming mucus-embedded particles and sneezes to shed this particulate waste, resulting in a notable flux of detritus that is actively consumed by sponge-associated fauna. The new data are used to estimate production of detritus for this abundant sponge on Caribbean coral reefs. Last, we discuss why waste removal from the sponge inhalant pores may be a common feature among sponges and compare the process in sponges to equivalent mechanisms of mucus transport in other animals, including humans.

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 enseignants0,002
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations49
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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