eVITTA: a web-based visualization and inference toolbox for transcriptome analysis
Notice bibliographique
Résumé
Transcriptome profiling is essential for gene regulation studies in development and disease. Current web-based tools enable functional characterization of transcriptome data, but most are restricted to applying gene-list-based methods to single datasets, inefficient in leveraging up-to-date and species-specific information, and limited in their visualization options. Additionally, there is no systematic way to explore data stored in the largest transcriptome repository, NCBI GEO. To fill these gaps, we have developed eVITTA (easy Visualization and Inference Toolbox for Transcriptome Analysis; https://tau.cmmt.ubc.ca/eVITTA/). eVITTA provides modules for analysis and exploration of studies published in NCBI GEO (easyGEO), detailed molecular- and systems-level functional profiling (easyGSEA), and customizable comparisons among experimental groups (easyVizR). We tested eVITTA on transcriptomes of SARS-CoV-2 infected human nasopharyngeal swab samples, and identified a downregulation of olfactory signal transducers, in line with the clinical presentation of anosmia in COVID-19 patients. We also analyzed transcriptomes of Caenorhabditis elegans worms with disrupted S-adenosylmethionine metabolism, confirming activation of innate immune responses and feedback induction of one-carbon cycle genes. Collectively, eVITTA streamlines complex computational workflows into an accessible interface, thus filling the gap of an end-to-end platform capable of capturing both broad and granular changes in human and model organism transcriptomes.
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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».