The Next Generation Is Here: A Review of Transcriptomic Approaches in Marine Ecology
Notice bibliographique
Résumé
As we enter the United Nations Decade of Ocean Science for Sustainable Development, extensive efforts to reverse the decline of ocean health are taking place. Moreover, the need to utilize innovative and integrative approaches to aid in these efforts and address marine ecological questions are urgent. Transcriptomic technologies provide tools to further our understanding of an organism’s biology by allowing researchers to rapidly gain information on the genetic variation of populations and the regulation of cellular processes and pathways through gene presence, absence, and expression. Here, we review the application of transcriptomics in the field of marine ecology over the last decade, following a systematic literature review approach. We found 478 articles that fit our search criteria of using transcriptomic approaches to address ecological hypotheses, with 70% of these studies occurring within the last 5 years. Among the analysed articles, 51.7% involved a type of stressor, 16.6% used transcriptomics to study adaptation, and another 15.9% researched ecological interactions. Most articles investigated species from kingdom Animalia, with a high representation from both molluscs (19.5%) and chordates (13.3%), and only 22% of studies had a fieldwork component. Our review demonstrates how the use of transcriptomic techniques in the field of marine ecology is increasing and how they are being applied. Although there are still challenges researchers experience using such techniques, particularly when annotating genes in non-model species and those with no prior genomic resources, these innovative technologies are extremely valuable in investigating differential gene expression, molecular pathways, and generating genomic resources.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».