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Enregistrement W4407251531 · doi:10.1038/s41597-025-04548-1

An Integrated Database for Exploring Alternative Promoters in Animals

2025· article· en· W4407251531 sur OpenAlexaff
Feiyang Xue, Weiwei Jin, Haotian Zhu, Yanbo Yang, Zhanhui Yu, Xuewen Xu, Jing Gong, Xiaohui Niu

Notice bibliographique

RevueScientific Data · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Chromatin Dynamics
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesHuazhong Agricultural UniversityFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNatural Science Foundation of Hubei ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBiologyPromoterEnhancerComputational biologyDatabaseTranscription factorTranscription (linguistics)GeneticsGene expressionGeneComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alternative promoter (AP) events, as a major pre-transcriptional mechanism, can initiate different transcription start sites to generate distinct mRNA isoforms and regulate their expression. At present, hundreds of thousands of APs have been identified across human tissues, and a considerable number of APs have been demonstrated to be associated with complex traits and diseases. Recent researches have also proven important effects of APs on animals. However, the landscape of APs in animals has not been fully recognized. In this study, 102,349 AP profiles from 23,077 samples across 12 species were systematically characterized. We further identified tissue-specific APs and investigated trait-related promoters among various species. In addition, we analyzed the associations between APs and enhancer RNAs (eRNA)/transcription factors (TF) as a means of identifying potential regulatory factors. Integrating these findings, we finally developed Animal-APdb, a database for the searching, browsing, and downloading of information related to Animal APs. Animal-APdb is expected to serve as a valuable resource for exploring the functions and mechanisms of APs in animals.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Jeu de données
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Jeu de données
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,635
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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