20 years of the Bio-Analytic Resource for Plant Biology
Notice bibliographique
Résumé
The Bio-Analytic Resource for Plant Biology ('the BAR', at https://bar.utoronto.ca) is celebrating its 20th year in operation in 2025. The BAR encompasses and provides visualization tools for large 'omics data sets from plants. The BAR covers data from Arabidopsis, tomato, wheat, barley and 29 other plant species (with data for 2 others to be released soon). These data include nucleotide and protein sequence data, gene expression data, protein-protein and protein-DNA interactions, protein structures, subcellular localizations, and polymorphisms. The data are stored in more than 200 relational databases holding 186 GB of data and are presented to the researchers via web apps. These web apps provide data analysis and visualization tools. Some of the most popular tools are eFP ('electronic fluorescent pictograph') Browsers, ePlants and ThaleMine (an Arabidopsis-specific instance of InterMine). The BAR was designated a Global Core Biodata Resource in 2023. Like other GCBRs, the BAR has excellent operational stability, provides access without login requirement, and provides an API for researchers to be able to access BAR data programmatically. We present in this update a new overarching search tool called Gaia that permits easy access to all BAR data, powered by machine learning and artificial intelligence.
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 ».