Best practices for collecting and preserving marine mammal biological samples in the ‘omics era
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The recent rise of ‘omics and other molecular research technologies alongside improved techniques for tissue preservation have broadened the scope of marine mammal research. Collecting biological samples from wild marine mammals is both logistically challenging and expensive. To enhance the power of marine mammal research, great effort has been made in both the field and the laboratory to ensure the scientific integrity of samples from collection through processing, supporting the long‐term use of precious samples across a broad range of studies. However, identifying the best methods of sample preservation can be challenging, especially as this technological toolkit continues to evolve and expand. Standardizing best practices could maximize the scientific value of biological samples, foster multi‐institutional collaborative efforts across fields, and improve the quality of individual studies by removing potential sources of error from the collection, handling, and preservation processes. With these aims in mind, we summarize relevant literature, share current expert knowledge, and suggest best practices for sample collection and preservation. This manuscript is intended as a reference resource for scientists interested in exploring collaborative studies and preserving samples in a suitable manner for a broad spectrum of analyses, emphasizing support for ‘omics technologies.
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 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 | 0,112 | 0,119 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».