DoGSD: the dog and wolf genome SNP database
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The rapid advancement of next-generation sequencing technology has generated a deluge of genomic data from domesticated dogs and their wild ancestor, grey wolves, which have simultaneously broadened our understanding of domestication and diseases that are shared by humans and dogs. To address the scarcity of single nucleotide polymorphism (SNP) data provided by authorized databases and to make SNP data more easily/friendly usable and available, we propose DoGSD (http://dogsd.big.ac.cn), the first canidae-specific database which focuses on whole genome SNP data from domesticated dogs and grey wolves. The DoGSD is a web-based, open-access resource comprising ∼ 19 million high-quality whole-genome SNPs. In addition to the dbSNP data set (build 139), DoGSD incorporates a comprehensive collection of SNPs from two newly sequenced samples (1 wolf and 1 dog) and collected SNPs from three latest dog/wolf genetic studies (7 wolves and 68 dogs), which were taken together for analysis with the population genetic statistics, Fst. In addition, DoGSD integrates some closely related information including SNP annotation, summary lists of SNPs located in genes, synonymous and non-synonymous SNPs, sampling location and breed information. All these features make DoGSD a useful resource for in-depth analysis in dog-/wolf-related studies.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle