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: The big data era in biology is underway, but the study of organismal form has been slow to capitalize on advances in imaging and computation. Imaging approaches can digitize whole organisms, but low throughput has limited the effort to document morphological diversity. Here, within the open science initiative 'Antscan', we applied high-throughput synchrotron X-ray microtomography to capture phenotypes across a diverse and ecologically dominant insect group: ants. At https://www.antscan.info , we provide 2,193 whole-body three-dimensional ant datasets from 212 genera and 792 species to broadly cover the ant phylogeny with a global scope, also pairing phenomic data with genome sequencing projects. Scans acquired with standardized parameters facilitate automated analysis, and free access to data can broaden the audience and incentivize methods development. Antscan presents a scalable approach to create libraries of diverse anatomies, heralding an era of studies on the evolution, structure and function of organismal phenotypes.
High-throughput phenomics of global ant biodiversity / Katzke, J.; Hita Garcia, F.; Lösel, P. D.; Azuma, F.; Faragó, T.; Aibekova, L.; Casadei-Ferreira, A.; Gautam, S.; Richter, A.; Toulkeridou, E.; Bremer, S.; Hamann, E.; Hein, J.; Odar, J.; Sarkar, C.; Zuber, M.; Boomsma, J. J.; Feitosa, R. M.; Schrader, L.; Zhang, G.; Csősz, S.; Dong, M.; Evangelista, O.; Fischer, G.; Fisher, B. L.; Florez-Fernandez, J. A.; Wagner, H. C.; Villalta, I.; Tsuji, K.; Tartally, A.; Schiøtt, M.; Rehner, S.; Petitclerc, F.; Pedersen, J. S.; Orivel, J.; Nash, D.; Markó, B.; Larabee, F.; Ješovnik, A.; Helanterä, H.; De Greef, S.; Giannetti, D.; Gadau, J.; Frank, E. T.; Foitzik, S.; Feldhaar, H.; Cremer, S.; Boulay, R.; Bollazzi, M.; Bernadou, A.; Aron, S.; García, F.; Gómez, K.; Grasso, D. A.; Guénard, B.; Hawkes, P. G.; Johnson, R. A.; Keller, R. A.; Larsen, R. S.; Linksvayer, T. A.; Liu, C.; Matte, A.; Ogasawara, M.; Ran, H.; Rodriguez, J.; Schifani, E.; Schultz, T. R.; Shik, J. Z.; Sosa-Calvo, J.; Tong, C.; Tozetto, L.; Yoon, S.; Yoshimura, M.; Zhao, J.; Baumbach, T.; Economo, E. P.; Van De Kamp, T.. - In: NATURE METHODS. - ISSN 1548-7091. - 23:3(2026), pp. 663-672. [10.1038/s41592-026-03005-0]
High-throughput phenomics of global ant biodiversity
Katzke J.;Hita Garcia F.;Lösel P. D.;Azuma F.;Faragó T.;Aibekova L.;Casadei-Ferreira A.;Gautam S.;Richter A.;Toulkeridou E.;Bremer S.;Hamann E.;Hein J.;Odar J.;Sarkar C.;Zuber M.;Boomsma J. J.;Feitosa R. M.;Schrader L.;Zhang G.;Csősz S.;Dong M.;Evangelista O.;Fischer G.;Fisher B. L.;Florez-Fernandez J. A.;Wagner H. C.;Villalta I.;Tsuji K.;Tartally A.;Schiøtt M.;Rehner S.;Petitclerc F.;Pedersen J. S.;Orivel J.;Nash D.;Markó B.;Larabee F.;Ješovnik A.;Helanterä H.;de Greef S.;Giannetti D.;Gadau J.;Frank E. T.;Foitzik S.;Feldhaar H.;Cremer S.;Boulay R.;Bollazzi M.;Bernadou A.;Aron S.;García F.;Gómez K.;Grasso D. A.;Guénard B.;Hawkes P. G.;Johnson R. A.;Keller R. A.;Larsen R. S.;Linksvayer T. A.;Liu C.;Matte A.;Ogasawara M.;Ran H.;Rodriguez J.;Schifani E.;Schultz T. R.;Shik J. Z.;Sosa-Calvo J.;Tong C.;Tozetto L.;Yoon S.;Yoshimura M.;Zhao J.;Baumbach T.;Economo E. P.;van de Kamp T.
2026-01-01
Abstract
: The big data era in biology is underway, but the study of organismal form has been slow to capitalize on advances in imaging and computation. Imaging approaches can digitize whole organisms, but low throughput has limited the effort to document morphological diversity. Here, within the open science initiative 'Antscan', we applied high-throughput synchrotron X-ray microtomography to capture phenotypes across a diverse and ecologically dominant insect group: ants. At https://www.antscan.info , we provide 2,193 whole-body three-dimensional ant datasets from 212 genera and 792 species to broadly cover the ant phylogeny with a global scope, also pairing phenomic data with genome sequencing projects. Scans acquired with standardized parameters facilitate automated analysis, and free access to data can broaden the audience and incentivize methods development. Antscan presents a scalable approach to create libraries of diverse anatomies, heralding an era of studies on the evolution, structure and function of organismal phenotypes.
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.