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Enregistrement W4280606471 · doi:10.3389/fmars.2022.757921

The Next Generation Is Here: A Review of Transcriptomic Approaches in Marine Ecology

2022· review· en· W4280606471 sur OpenAlexaff
Tessa M. Page, Jonathan W. Lawley

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesFreie Hansestadt Bremen
Mots-clésBiologyEcologyTranscriptomeAdaptation (eye)Field (mathematics)OrganismData scienceGeneComputer scienceGeneticsGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,180 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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