Editorial: Integrative systems biology and big data for agricultural improvement and understanding
Notice bibliographique
Résumé
Editorial on the Research Topic Integrative systems biology and big data for agricultural improvement and understandingIn the modern age, the agriculture industry faces the dual challenge of feeding an increasing global population and doing so sustainably.Meeting this challenge requires a more global understanding of biological systems.Integrative Systems Biology, a multidisciplinary approach that combines biology, genomics, and data analysis, has emerged as a powerful tool for improving agriculture and our comprehension of its biological components.Agriculture has come a long way since the days of subsistence farming.Today, it is a complex web of interconnected factors, where crop yields, climate change, and environmental sustainability intersect.To navigate this complexity, Integrative Systems Biology allows us to study the intricate relationships within ecosystems, from the molecular level up to the farm scale.One pivotal facet of this paradigm shift is the exploration of microbiomes-complex communities of microorganisms that play a fundamental role in shaping the health, productivity, and sustainability of agricultural ecosystems.This Research Topic delves into the realm of systems biology with a keen focus on microbiomes, leveraging high-throughput sequencing technologies to unravel the mysteries hidden within diverse agricultural domains.High-throughput sequencing, a revolutionary tool in genomics, has paved the way for a comprehensive exploration of microbial communities at unprecedented scales.This Research Topic embarks on an exploration journey across various agricultural landscapes, namely, forage systems, raw milk production, swine industry, and maple syrup production.Each of these fields represents a unique microcosm where the delicate balance of microbial interactions significantly influences the outcomes in terms of yield, quality, and overall system resilience.This Research Topic aims to bridge the gap between traditional agricultural practices and cutting-edge molecular technologies, emphasizing the importance of systems biology and high-throughput sequencing in shaping the future of sustainable and resilient agricultural systems.Specifically, here is a summary of the content covered by the different research papers:
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,032 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».