Advances in technologies for molecular observation are leading to nove的简体中文翻译

Advances in technologies for molecu

Advances in technologies for molecular observation are leading to novel types of data, including gene, transcript, protein, and metabolite levels, which are fundamentally different from the types traditionally compared with microbial ecosystem models, such as biomass (e.g., chlorophyll a) and nutrient concentrations. A grand challenge is to use these data to improve predictive models and use models to explain observed patterns. This article presents a framework that aligns observations and models along the dimension of abstraction or biological organization—from raw sequences to ecosystem patterns for observations, and from sequence simulators to ecological theory for models. It then reviews 16 studies that compared model results with molecular observations. Molecular data can and are being combined with microbial ecosystem models, but to keep up with and take advantage of the full scope of observations, models need to become more mechanistically detailed and complex, which is a technical and cultural challenge for the ecological modeling community.
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在技​​术用于分子观察进步导致新颖类型的数据,包括基因,转录物,蛋白和代谢物水平,这是从类型根本不同的传统上与微生物生态系统的模型进行比较,如生物质(例如,叶绿素a)和营养浓度。盛大的挑战是如何利用这些数据来提高预测模型,并利用模型来解释观察到的模式。本文提出了一个框架,对齐观测和模型沿着抽象或生物的维度组织从原始序列的生态系统模式的观察,从序列模拟生态理论模型。然后,它回顾了16项研究,与分子观察比较模型的结果。分子数据,并正在与微生物生态系统模型相结合,
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分子观察技术的进步正在导致新的数据类型,包括基因、转录本、蛋白质和代谢物水平,这与传统上与微生物生态系统模型相比的类型有根本的不同,例如生物量(如叶绿素a)和营养浓度。一个重大挑战是使用这些数据来改进预测模型,并使用模型来解释观察到的模式。本文提出了一个框架,该框架将观测值和模型与抽象或生物组织维度对齐 — 从原始序列到用于观测的生态系统模式,以及从序列模拟器到模型的生态理论。然后,它回顾了16项研究,将模型结果与分子观察进行比较。分子数据可以而且正在与微生物生态系统模型相结合,但为了跟上和利用全部观测范围,模型需要变得更加机械详细和复杂,这是一个技术和文化挑战生态建模社区。
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分子观测技术的进步导致了新类型的数据,包括基因、转录物、蛋白质和代谢物水平,这些数据与传统的微生物生态系统模型(如生物量(如叶绿素a)和营养浓度)相比有着根本的不同。一个巨大的挑战是使用这些数据来改进预测模型,并使用模型来解释观察到的模式。本文提出了一个框架,将观测和模型按照抽象或生物组织的维度从原始序列到用于观测的生态系统模式,从序列模拟器到用于模型的生态理论进行对齐。然后回顾了16项将模型结果与分子观察结果进行比较的研究。分子数据可以而且正在与微生物生态系统模型相结合,但是为了跟上和利用全范围的观测,模型需要变得更加机械详细和复杂,这对生态建模界来说是一个技术和文化挑战。<br>
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