Empowering medaka fish biology with versatile genomic resources in MedakaBase
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Medaka, a group of small, mostly freshwater fishes in the teleost order Beloniformes, includes the rice fish Oryzias latipes , which is a prominent model organism for diverse biological fields. Chromosome-scale genome sequences of the Hd-rR strain of this species were obtained in 2007, and its improved version has facilitated various genome-wide studies. However, despite its widespread utility, omics data for O. latipes are dispersed across various public databases and lack a centralized platform. To address this, the medaka section of the National Bioresource Project (NBRP) of Japan established a genome informatics team in 2022 tasked with providing versatile in silico solutions for bench biologists. This initiative led to the launch of MedakaBase ( https://medakabase.nbrp.jp ), a web server that enables gene-oriented analysis including exhaustive sequence similarity searches. MedakaBase also provides genome-wide browsing of diverse datasets, including tissue-specific transcriptomes and intraspecific genomic variations, integrated with gene models from different sources. Additionally, the platform offers gene models optimized for single-cell transcriptome analysis, which often requires coverage of the 3′ untranslated region (UTR) of transcripts. Currently, MedakaBase provides genome-wide data for seven Oryzias species, including original data for O. mekongensis and O. luzonensis produced by the NBRP team. This article outlines technical details behind the data provided by MedakaBase.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».