The Xenopus ORFeome: A resource that enables functional genomics
Notice bibliographique
Résumé
Functional characterisation of proteins and large-scale, systems-level studies are enabled by extensive sets of cloned open reading frames (ORFs) in an easily-accessible format that enables many different applications. Here we report the release of the first stage of the Xenopus ORFeome, which contains 8673 ORFs from the Xenopus Gene Collection (XGC) for Xenopus laevis, cloned into a Gateway® donor vector enabling rapid in-frame transfer of the ORFs to expression vectors. This resource represents an estimated 7871 unique genes, approximately 40% of the non-redundant X. laevis gene complement, and includes 2724 genes where the human ortholog has an association with disease. Transfer into the Gateway system was validated by 5' and 3' end sequencing of the entire collection and protein expression of a set of test clones. In a parallel process, the underlying ORF predictions from the original XGC collection were re-analysed to verify quality and full-length status, identifying those proteins likely to exhibit truncations when translated. These data are integrated into Xenbase, the Xenopus community database, which associates genomic, expression, function and human disease model metadata to each ORF, enabling end-users to search for ORFeome clones with links to commercial distributors of the collection. When coupled with the experimental advantages of Xenopus eggs and embryos, the ORFeome collection represents a valuable resource for functional genomics and disease modelling.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,021 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».