Establishment and application of information resource of mutant mice in RIKEN BioResource Research Center
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Online databases are crucial infrastructures to facilitate the wide effective and efficient use of mouse mutant resources in life sciences. The number and types of mouse resources have been rapidly growing due to the development of genetic modification technology with associated information of genomic sequence and phenotypes. Therefore, data integration technologies to improve the findability, accessibility, interoperability, and reusability of mouse strain data becomes essential for mouse strain repositories. In 2020, the RIKEN BioResource Research Center released an integrated database of bioresources including, experimental mouse strains, Arabidopsis thaliana as a laboratory plant, cell lines, microorganisms, and genetic materials using Resource Description Framework-related technologies. The integrated database shows multiple advanced features for the dissemination of bioresource information. The current version of our online catalog of mouse strains which functions as a part of the integrated database of bioresources is available from search bars on the page of the Center ( https://brc.riken.jp ) and the Experimental Animal Division ( https://mus.brc.riken.jp/ ) websites. The BioResource Research Center also released a genomic variation database of mouse strains established in Japan and Western Europe, MoG + ( https://molossinus.brc.riken.jp/mogplus/ ), and a database for phenotype-phenotype associations across the mouse phenome using data from the International Mouse Phenotyping Platform. In this review, we describe features of current version of databases related to mouse strain resources in RIKEN BioResource Research Center and discuss future views.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».