Sensitivity of transcriptomics: Different samples and methodology alter conclusions in Gulf pipefish (<i>Syngnathus scovelli</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Transcriptome analysis has become a central tool in evolutionary and functional genomics. However, variation among biological samples and analysis techniques can greatly influence results, potentially compromising insights into the phenomenon under study. Here, we evaluate differences in the brain transcriptome between female and male Gulf pipefish (Syngnathus scovelli). We perform comparisons between results from entire pipelines for brain transcriptome assembly, quantification, and analysis. We also offer a unique biological comparison between two sampling instances (Redfish Bay: n = 15, Port Lavaca: n = 7). Our results demonstrate crucial shortcomings with current experimental approaches. We found high variation within our results that was driven by both technical differences between pipelines and biological differences between pipefish samples. In our analysis of highly expressed genes, we found that the choice of methods influenced the degree of contamination or noise included in the identified genes. Notably, genes identified within the same pipeline were more similar than any other comparison. Our differential expression analysis revealed that both methodology and sampling location influenced the quantity and consistency of statistically significant transcripts. In the context of these results, we offer modifications to current practices that may increase the robustness of transcriptome-based conclusions. In particular, the use of a reference-guided assembly and an increase in sample sizes are likely to improve resistance to noise or error.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».