Bioinformatics approaches and big data analytics opportunities in improving fisheries and aquaculture

水产养殖 DNA测序 大数据 基因组学 数据科学 分析 计算机科学 生物技术 计算生物学 生物 基因组 渔业 基因 数据挖掘 遗传学
作者
Mohd Ashraf Rather,Deepak Agarwal,Tashooq Ahmad Bhat,Irfan Ahamd Khan,Imran Zafar,Sujit Kumar,Adnan Amin,Jitendra Kumar Sundaray,Tahiya Qadri
出处
期刊:International Journal of Biological Macromolecules [Elsevier]
卷期号:233: 123549-123549 被引量:12
标识
DOI:10.1016/j.ijbiomac.2023.123549
摘要

Aquaculture has witnessed an excellent growth rate during the last two decades and offers huge potential to provide nutritional as well as livelihood security. Genomic research has contributed significantly toward the development of beneficial technologies for aquaculture. The existing high throughput technologies like next-generation technologies generate oceanic data which requires extensive analysis using appropriate tools. Bioinformatics is a rapidly evolving science that involves integrating gene based information and computational technology to produce new knowledge for the benefit of aquaculture. Bioinformatics provides new opportunities as well as challenges for information and data processing in new generation aquaculture. Rapid technical advancements have opened up a world of possibilities for using current genomics to improve aquaculture performance. Understanding the genes that govern economically relevant characteristics, necessitates a significant amount of additional research. The various dimensions of data sources includes next-generation DNA sequencing, protein sequencing, RNA sequencing gene expression profiles, metabolic pathways, molecular markers, and so on. Appropriate bioinformatics tools are developed to mine the biologically relevant and commercially useful results. The purpose of this scoping review is to present various arms of diverse bioinformatics tools with special emphasis on practical translation to the aquaculture industry.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
jinsijia完成签到,获得积分10
刚刚
英姑应助历史真相采纳,获得10
1秒前
666完成签到,获得积分10
1秒前
科研大印发布了新的文献求助10
1秒前
lucky发布了新的文献求助30
2秒前
Yu完成签到,获得积分10
2秒前
陈彪发布了新的文献求助10
3秒前
健忘洋葱完成签到 ,获得积分10
3秒前
shanshan发布了新的文献求助10
3秒前
Irelia完成签到,获得积分10
4秒前
CC完成签到,获得积分10
4秒前
风铃完成签到,获得积分10
4秒前
梦丽有人发布了新的文献求助10
5秒前
傻傻的飞丹完成签到 ,获得积分10
5秒前
单纯的乐曲完成签到,获得积分10
5秒前
宁霸完成签到,获得积分0
6秒前
小薛完成签到,获得积分10
6秒前
结实猕猴桃完成签到 ,获得积分10
6秒前
李先森完成签到,获得积分10
6秒前
无语完成签到,获得积分10
6秒前
CPD应助王鹏采纳,获得10
7秒前
Star完成签到 ,获得积分10
8秒前
开放芝麻完成签到 ,获得积分10
9秒前
落微完成签到,获得积分10
9秒前
慕青应助hkh采纳,获得10
9秒前
zzz完成签到,获得积分10
9秒前
天青过雨完成签到 ,获得积分10
10秒前
zhaoyaoshi发布了新的文献求助10
10秒前
tinydog完成签到,获得积分10
11秒前
自然完成签到,获得积分10
11秒前
光之霓裳完成签到 ,获得积分0
11秒前
lalaland完成签到,获得积分10
11秒前
12秒前
wangq246完成签到,获得积分10
12秒前
Hong_Bin完成签到,获得积分10
14秒前
微笑的水桃完成签到 ,获得积分10
14秒前
YR完成签到 ,获得积分10
14秒前
虚幻靖易完成签到,获得积分10
15秒前
霸气的代天完成签到,获得积分10
15秒前
无辜蜗牛完成签到 ,获得积分10
15秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Handbook of pharmaceutical excipients, Ninth edition 5000
Aerospace Standards Index - 2026 ASIN2026 2000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
晋绥日报合订本24册(影印本1986年)【1940年9月–1949年5月】 1000
Social Cognition: Understanding People and Events 1000
Polymorphism and polytypism in crystals 1000
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 物理化学 电极 冶金 遗传学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6034830
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7747669
关于积分的说明 16207307
捐赠科研通 5181266
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2772985
邀请新用户注册赠送积分活动 1756123
关于科研通互助平台的介绍 1640993