左右相称動物

Multi tool use左右相称動物
|
---|
 |
分類
|
---|
界
| :
| 動物界 Animalia
| 亜界
| :
| 真正後生動物 Eumatazoa
| 階級なし
| :
| 左右相称動物 Bilateria
|
|
学名
|
---|
Bilateria Hatschek, 1888
|
上門
|
---|
後口動物 Deuterostomia
前口動物 Protostomia
|
左右相称動物(さゆうそうしょうどうぶつ、Bilateria)は、海綿動物と刺胞動物を除く大部分の後生動物からなる動物の分類群である。
大部分の種類は、体が3つの胚葉(内胚葉・中胚葉・外胚葉)からなる(三胚葉性)。ほとんどのものが左右相称またはほぼ相称である。例外は棘皮動物で、成体は放射相称であるが、幼生は左右相称である。一部の原始的形態のもの、寄生性などの特殊なものを除き、左右相称動物には口と肛門が別になった完全な消化管がある。
多くの左右相称動物には体内の空隙、すなわち体腔がある。かつては無体腔動物は別の系統と考えられたが、現在では無体腔動物の主要な門(扁形動物と腹毛動物)では、体腔が二次的になくなったと考えられている。体腔が初期から存在した証拠としては、知られている最古の左右相称動物であるベルナニマルキュラ (Vernanimalcula) が空隙のような構造を持っていたらしいことがあげられている。
左右相称動物は、少なくとも2つの上門 (superphylum)、後口動物と前口動物に分けられる。これらの間には、胚発生のしかたなど、多くの違いがあり、特に、最初の開口部(原口)が前口動物では口に、後口動物では肛門になる。
さらに現在、前口動物を少なくとも2つの上門、脱皮動物と冠輪動物に分ける説が有力である。また前口動物のもう1つの上門 Platyzoa(扁形動物上門)を認める説があるが、これも冠輪動物に含める説もある。毛顎動物は特に分類が難しく、従来は後口動物に入れられていたが、現在では前口動物に入れる説が有力である。
分類
以下は、英語版wikipediaからの転載。
直泳動物門 Orthonectida
菱形動物門 Rhombozoa
無腸動物門 Acoelomorpha (disputed)
毛顎動物門 Chaetognatha
後口動物上門 Deuterostomia
脊索動物門 Chordata
半索動物門 Hemichordata
棘皮動物門 Echinodermata
珍渦虫動物門 Xenoturbellida
古虫動物門(ウェツリコリア) Vetulicolia †
前口動物 Protostomia (unranked)
脱皮動物上門 Ecdysozoa
有棘動物 Scalidophora (unranked)
動吻動物門 Kinorhyncha
胴甲動物門 Loricifera
鰓曳動物門 Priapulida
線形動物門 Nematoda
類線形動物門 Nematomorpha
汎節足動物 Panarthropoda (unranked)
葉足動物門 Lobopodia†
有爪動物門 Onychophora
緩歩動物門 Tardigrada
節足動物門 Arthropoda
扁平動物上門 Platyzoa
扁形動物門 Platyhelminthes
腹毛動物門 Gastrotricha
輪形動物門 Rotifera
鉤頭動物門 Acanthocephala
顎口動物門 Gnathostomulida
微顎動物門 Micrognathozoa
有輪動物門 Cycliophora
冠輪動物上門 Lophotrochozoa
星口動物門 Sipuncula
ヒオリテス動物門 Hyolitha †
紐形動物門 Nemertea
箒虫動物門 Phoronida
外肛動物門(苔虫動物門) Bryozoa
内肛動物門 Entoprocta
腕足動物門 Brachiopoda
軟体動物門 Mollusca
環形動物門 Annelida
ユムシ動物門 Echiura
CaybN5g,CxYqIDfuCx3csIyGBy7mq2h5XY8tM1,2AgwYuZOgadOJbn63zcZ1KwEEEvwtdohxKfHosB4EI mvS 7k9,WTG
Popular posts from this blog
Ramiro Burr's New Blog - to go back: www.ramiroburr.com From Latin rock to reggaeton, boleros to blues,Tex-Mex to Tejano, conjunto to corridos and beyond, Ramiro Burr has it covered. If you have a new CD release, a trivia question or are looking for tour info, post a message here or e-mail Ramiro directly at: musicreporter@gmail.com Top Tejano songwriter Luis Silva dead of heart attack at 64 By Ramiro Burr on October 23, 2008 8:40 AM | Permalink | Comments (12) | TrackBacks (0) UPDATE: Luis Silva Funeral Service details released Visitation 4-9 p.m. Saturday, Rosary service 6 p.m. Saturday at Porter Loring, 1101 McCullough Ave Funeral Service 10:30 a.m. Monday St. Anthony De Padua Catholic Church, Burial Service at Chapel Hills, 7735 Gibbs Sprawl Road. Porter Loring (210) 227-8221 Related New Flash: Irma Laura Lopez: long time record promoter killed in accident NewsFlash: 9:02 a.m. (New comments below) Luis Silva , one of the most well-known ...
1 I having trouble getting my ResourceDictionary.MergedDictionaries to load from app.xaml. My WPF app has a static class with a Main defined and startup object set to it. Within Main I created an instance of App and run it. The override OnStartup fires and the mainwindow.cs InitializeComponent gives the error "Message "Cannot find resource named 'MaterialDesignFloatingActionMiniAccentButton'. If I put the resources in the mainwindow.xaml everything is fine, but I wanted them to load at the app level so I they are not in each page. Any help appreciated. public partial class App protected override void OnStartup(StartupEventArgs e) base.OnStartup(e); var app = new MainWindow(); var context = new MainWindowViewModel(); app.DataContext = context; app.Show(); from the Main.. var app = new App(); app.Run(); app.xaml.. <Application x:Class="GS.Server.App" xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" xmlns:...
up vote 2 down vote favorite There is a clear pattern that show for two separate subsets (set of columns); If one value is missing in a column, values of other columns in the same subset are missing for any row. Here is a visualization of missing data My tries up until now, I used ycimpute library to learn from other values, and applied Iterforest. I noted, score of Logistic regression is so weak (0.6) and thought Iterforest might not learn enough or anyway, except from outer subset which might not be enough? for example the subset with 11 columns might learn from the other columns but not from within it's members, and the same goes for the subset with four columns. This bar plot show better quantity of missings So of course, dealing with missings is better than dropping rows because It would affect my prediction which does contain the same missings quantity relatively. Any better way to deal with these ? [EDIT] The nullity pattern is confirmed: machine-learning cor...