From Understudied to Understood: The MiniENCODE Framework for Multi-Omics Analysis in Diverse Species
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Building multi-omics resources for understudied organisms requires assay selection, public-data curation, gene identifier handling, portal deployment, and visualization, yet these tasks are rarely packaged into a reusable framework. To fill this gap, we developed the mini Omics Data Portal (miniODP), which combines species pages, gene-centric modules, genome browsing, and sequence search with configuration files, species onboarding workflows, and demonstration data for self-deployment. Alongside the software, we propose miniENCODE core assays: a reduced RNA-seq, ATAC-seq, and H3K27ac profiling set for regulatory analysis. Current miniODP includes seven species, covering 3,568 bulk runs, 3.61 million cells, and 1,865 genome-browser tracks. Matched core-assay datasets support regulatory outputs. As a zebrafish benchmark, using datasets from three core assays and 17 samples, we identified 52,350 enhancer-like signatures (ELSs) and constructed ELS-to-gene linkages and gene regulatory networks (GRNs). Genes near H3K27ac-supported ELSs were expressed at higher levels than those near ATAC-only distal peaks. Literature curation of top TFs from zebrafish and cattle GRNs found 19 direct, 15 indirect, and six unsupported cases among 40 candidates. Datasets lacking matched core assays still provide browsing, visualization, and search functions. miniODP serves as a reusable framework for constructing and extending multi-omics resources for understudied organisms. Graphical abstract
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».