The utility of transcriptomics in fish conservation
Notice bibliographique
Résumé
There is growing recognition of the need to understand the mechanisms underlying organismal resilience (i.e. tolerance, acclimatization) to environmental change to support the conservation management of sensitive and economically important species. Here, we discuss how functional genomics can be used in conservation biology to provide a cellular-level understanding of organismal responses to environmental conditions. In particular, the integration of transcriptomics with physiological and ecological research is increasingly playing an important role in identifying functional physiological thresholds predictive of compensatory responses and detrimental outcomes, transforming the way we can study issues in conservation biology. Notably, with technological advances in RNA sequencing, transcriptome-wide approaches can now be applied to species where no prior genomic sequence information is available to develop species-specific tools and investigate sublethal impacts that can contribute to population declines over generations and undermine prospects for long-term conservation success. Here, we examine the use of transcriptomics as a means of determining organismal responses to environmental stressors and use key study examples of conservation concern in fishes to highlight the added value of transcriptome-wide data to the identification of functional response pathways. Finally, we discuss the gaps between the core science and policy frameworks and how thresholds identified through transcriptomic evaluations provide evidence that can be more readily used by resource managers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».