Navigating Through the Noise: A Roadmap for Combining Interdisciplinary High Dimensional Data in Biological Systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The explosion of different “omic” technologies and methods has led to many advances in ecology, evolution, and developmental biology, identifying countless novel phenotypes and molecular variants of interest as well as establishing new biological principals. The logical next step is to integrate these methods to deepen our understanding of these phenotypes and uncover biologically meaningful relationships, yet the pace of this advancement has been slow. Omic data is inherently high dimensional and identifying structure through the vast amounts of background noise remains a challenge across multiple connected fields and methodologies. Various sources of omic data and their associated methodologies can be integrated to understand the genomic underpinnings of phenotypic variation. The utilisation of high dimensional morphological and molecular phenotypes can be used to uncover the complex molecular and developmental bases of these traits. We present current, and potential future, methods for integrating multiple omic data types to identify biologically relevant phenotypic patterns. We also highlight that the integration of developmental theories into multi-omic analyses will help better understand the evolution of complex phenotypes. Here we provide a roadmap for navigating the integration of complex and high dimensional datasets using a wholistic and integrative approach between ecology, evolution, and development.
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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 | 0,046 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,012 |
| Communication savante | 0,019 | 0,038 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».