MedakaBase as a unified genomic resource platform for medaka fish biology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Medaka, a group of small, mostly freshwater fishes in the teleost order Beloniformes, includes the rice fish Oryzias latipes, a useful model organism studied in 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 unified 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 various 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 on-demand browsing of diverse genome-wide 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.
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.
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 | 0,000 |
| 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 découle