Comprendiendo la expansión de datos transcriptómicos: enfoques basados en redes para el estudio de la reproducción en especies animales domésticas y silvestres

Los conjuntos de datos transcriptómicos en biología reproductiva animal están creciendo rápidamente, creando más oportunidades para explorar las relaciones genoma-fenotipo, descubrir mecanismos biológicos y mejorar las tecnologías de reproducción asistida. Esta mini-revisión enfatiza el cambio del análisis de un solo gen hacia un enfoque de biología de sistemas, donde los genes y las vías se estudian dentro de redes para capturar sus interacciones y comprender mejor los sistemas biológicos. Mostramos cómo la visualización en red puede ayudar a sintetizar el conocimiento a partir de salidas complejas de RNA-seq y ofrecemos ejemplos de herramientas y flujos de trabajo adecuados para especies con diferentes niveles de disponibilidad y anotación de datos. Se discuten las mejores prácticas para la generación e integración de datos provenientes de varias bases de datos, destacando la importancia de conjuntos de datos de alta calidad y bien anotados, reportes transparentes y los riesgos de la sobreinterpretación. Se exploran métodos de aprendizaje automático como opción de análisis para experimentos con cientos de puntos de datos. En última instancia, la expansión de los conjuntos de datos de expresión disponibles para especies no modelo, combinada con un procesamiento e interpretación rigurosos de los datos, permitirá a los biólogos reproductivos integrar estrategias basadas en redes en su investigación y avanzar en la ciencia reproductiva así como en programas de conservación.