Integrative Omics and AI-Driven Systems Biology: Multilayer Networks Decoding <i>Apis mellifera</i> Health and Resilience
Notice bibliographique
Résumé
) are vital pollinators essential for maintaining ecosystem stability and global food production, but they face escalating threats from pathogens, agrochemicals, and climate change. Although proteomics has advanced our understanding of bee physiology, single-omics approaches are insufficient to capture the complexity of colony health. This review highlights the rise of integrative multiomics frameworks─combining proteomics, metabolomics, and lipidomics─with artificial intelligence (AI)-based strategies to decode molecular resilience in bees. We summarize recent advances in omics technologies, including spatial and single-cell platforms, mass spectrometry innovations, and customized computational pipelines. Furthermore, we highlight how AI-enhanced multiomics integration facilitates biomarker discovery, elucidates regulatory networks, especially in nonmodel organisms like honey bees. Emerging computational methods such as deep learning, graph neural networks, and multilayer network models offer predictive, scalable, and interpretable insights. Despite challenges like limited sample input and cross-omics heterogeneity, the convergence of omics and machine learning represents a transformative paradigm for decoding complex biological systems. These integrative approaches offer not only a deeper molecular understanding of bee biology but also generalizable frameworks for systems biology in other ecologically relevant species.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».