다양한 온난화 시나리오들은 해양 온도의 꾸준한 상승 뿐 아니라 엘니뇨/라니냐등의 이상기후에 따른 급격한 해양 온도 변화를 예견한다. 열대 해양의 변온생물들은 생명현상을 유지할 수 있는 한계온도에 가까운 환경에서 서식하며 체온 조절능력이 약하기 때문에 기후 변화에 특히 취약하고, 이에 따라 다양성 및 개체 수 감소, 서식지 침입/이동 등이 예상된다. 해양 생물들은 수산업 및 관광업에 의존적인 열대/아열대 지역의 국가들에게 중요한 자원이기 때문에, 이에 대한 체계적인 연구가 필요하다. 각 생물집단의 기후 변화 적응 여부를 예측하기 위해서는 서식지 및 집단을 대상으로 온난화 시나리오에 따라 설계된 실험을 통해 적응력을 평가하여야 하지만, 이는 제어된 환경에서 수년간의 실험이 필요하기 때문에 현실적으로 무리가 있다. 이러한 단점을 극복하기 위한 방법으로 인간 질병 등의 연구에서 널리 쓰이는 유전자 마커를 이용한 온난화 적응 연구가 대체 수단으로 쓰일 수 있다. 본 연구에서는 수산자원의 빅데이터 분석을 통해 온도 변화에 취약성 여부를 예측하는 시스템을 구축하였다. High throughput sequencing 기술로 생성된 데이터를 수집/가공하였고, 단일 분석 파이프라인을 이용하여 차별발현유전자들을 찾아냈다. 또한 차별발현유전자들과 자동분류 알고리즘을 이용하여 기온 변화 적응여부를 판별하는 분석 시스템을 만들었다. 빅데이터를 통해 수산자원의 온난화 적응 여부를 예측하는 본 연구는 수산/관광업에 의존하는 여러 국가들의 수산자원의 보존 연구를 위한 기반이 될 것이다.