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Patterns in research and data sharing for the study of form and function in caviomorph rodents.

Luis D Verde ArregoitiaPablo TetaGuillermo D'Elia
Published in: Journal of mammalogy (2020)
The combination of morphometrics, phylogenetic comparative methods, and open data sets has renewed interest in relating morphology to adaptation and ecological opportunities. Focusing on the Caviomorpha, a well-studied mammalian group, we evaluated patterns in research and data sharing in studies relating form and function. Caviomorpha encompasses a radiation of rodents that is diverse both taxonomically and ecologically. We reviewed 41 publications investigating ecomorphology in this group. We recorded the type of data used in each study and whether these data were made available, and we re-digitized all provided data. We tracked two major lines of information: collections material examined and trait data for morphological and ecological traits. Collectively, the studies considered 63% of extant caviomorph species; all extant families and genera were represented. We found that species-level trait data rarely were provided. Specimen-level data were even less common. Morphological and ecological data were too heterogeneous and sparse to aggregate into a single data set, so we created relational tables with the data. Additionally, we concatenated all specimen lists into a single data set and standardized all relevant data for phylogenetic hypotheses and gene sequence accessions to facilitate future morphometric and phylogenetic comparative research. This work highlights the importance and ongoing use of scientific collections, and it allows for the integration of specimen information with species trait data. Recientemente ha resurgido el interés por estudiar la relación entre morfología, ecología, y adaptación. Esto se debe al desarrollo de nuevas herramientas morfométricas y filogenéticas, y al acceso a grandes bases de datos para estudios comparados. Revisamos 41 publicaciones sobre ecomorfología de roedores caviomorfos, un grupo diverso y bien estudiado, para evaluar los patrones de investigación y la transparencia para la liberación de datos. Registramos los tipos de datos que se utilizaron para cada estudio y si los datos están disponibles. Cuando estos datos se compartieron, los redigitalizamos. Nos enfocamos en los ejemplares consultados, y en datos que describen rasgos ecológicos y morfológicos para las especies estudiadas. Los estudios que revisamos abarcan el 63% de las especies de caviomorfos que actualmente existen. Encontramos que raramente fueron compartidos los datos que se tomaron para especies, y menos aún para ejemplares. Los datos morfológicos y ecológicos eran demasiado heterogéneos e exiguos para consolidar en un solo banco de datos; debido a esta circunstancia, creamos tablas relacionales con los datos. Además, enlazamos todas las listas individuales de especímenes para crear un solo banco de datos y estandarizamos todos los datos pertinentes a hipótesis filogenéticas, así como los números de acceso de secuencias genéticas, para así facilitar eventuales estudios comparados de morfometría y filogenia. Este trabajo resalta la importancia de las colecciones científicas y documenta su uso, además permitiendo la futura integración de datos derivados de ejemplares con datos sobre rasgos ecomorfológicos a nivel de especie.
Keyphrases
  • electronic health record
  • big data
  • machine learning
  • radiation therapy
  • nitric oxide
  • deep learning
  • radiation induced
  • human health
  • transcription factor