En ctenophor är ett litet marint djur, vanligtvis med två långa tentakler, som jagar på små mål i havets fotografiska (ljus) zon, inklusive plankton, fiskägg, larver, andra ctenoforer och andra små organismer som vanligtvis är runt 1 mm i storlek. Ctenoforer kallas ibland kamgeléer, trots deras relativa komplexitet i jämförelse med maneter. Vissa ktenoforer är bioluminiscerande, men detta är bara synligt i totalt mörker. I ett akvarium verkar ktenoforer bioluminiscenta på grund av rader av sammansmälta flimmerhår på sidan som används för rörelse, som sprider ljus, vilket ger en vacker regnbågseffekt. Hos den mest kända arten, Pleurobrachia, avges inte ljuset från själva ctenoforen utan skapas genom optisk spridning.
De mest kända släktena av ctenophore är Mnemiopsis, som kan hittas säsongsvis i det bräckta vattnet utanför Chesapeake Bay. Liksom maneter har Mnemiopsis och andra ctenoforer kroppar som till största delen består av vatten, i det här fallet 97%. Ctenoforen är byte för många viktiga större djur, inklusive havssköldpaddor och en mängd olika fiskar.
Ctenophores har flera unika celler för jakt och förflyttning. Ktenoforen har en balansreceptor, statocysten, som fungerar väldigt annorlunda än innerörat hos däggdjur, men som används för att bibehålla upprätt positionering i ktenoforer efter behov. Ctenophortentakler innehåller kolloblaster, eller lassoceller, som är specialiserade celler som skickar ut klibbiga trådar vid kontakt med bytesdjur. Dessa skiljer sig från maneternas nematocyster, som istället används för att injicera gifter, men de delar vissa strukturella likheter. Utgivningstiderna för dessa celler är mycket imponerande, i mikrosekunder eller mindre, och kan bara fångas av extremt snabbexponeringskameror.
Tyvärr vet vi inte så mycket om ctenophore historia som vi skulle vilja, eftersom dessa djur fossiliserar dåligt. Det mesta av det vi vet är hämtat från observationer av ctenoforer i laboratorier i nuet. Även om de är mer komplexa än maneter, saknar ktenoforer ett centralt nervsystem och har endast ett decentraliserat neuralt nät för att styra deras beteende och reaktioner. Enkelheten hos detta neurala nät gör det till ett potentiellt mål för emulering inom robotteknik.