Xenbase: 25 years of integrating molecular and biomedical data from <i>Xenopus</i>
Notice bibliographique
Résumé
The Xenopus model organism knowledgebase, Xenbase (www.xenbase.org), bridges a wide variety of data types including genomes, anatomy, phenotypes, proteins, diseases and more. The goal of Xenbase is to support Xenopus molecular, cell and developmental biology research, to make these data available to the broader biomedical ecosystem, and accelerate the translation of Xenopus research into knowledge that will improve human health. Connections are made between data through relationships in our core data model and via a series of ontologies that serve as graph-based maps that can be traversed in various dimensions to find connections within our vast corpus of data. Data is input by a team of expert curators applying FAIR data management principles and also via automated pipelines and data processing routines. While our main focus is embryonic development and cell biology, these are often the underlying causes of compromised human health and are therefore invaluable for exploring the medical impacts of DNA sequence variants identified through patient exome or whole genome sequencing. One of the foundational elements in Xenbase with our gene-centric data structure is genomes, and we have recently vastly improved the quality of these core resources for both Xenopus laevis and Xenopus tropicalis. These and an extensive suite of other improvements are described, including updates and upgrades in content types, software and systems.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».