Galbase: a comprehensive repository for integrating chicken multi-omics data
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
Abstract Background Multi-omics data can provide a stereoscopic view to explore potential causal variations and genes, as well as underlying genetic mechanisms of complex traits. However, for many non-mammalian species, including chickens, these resources are poorly integrated and reused, greatly limiting genetic research and breeding processes of the species. Results Here, we constructed Galbase, an easily accessible repository that integrates public chicken multi-omics data from 928 re-sequenced genomes, 429 transcriptomes, 379 epigenomes, 15,275 QTL entries, and 7,526 associations. A total of 21.67 million SNPs, 2.71 million InDels, and 488,583 cis-regulatory elements were included. Galbase allows users to retrieve genomic variations in geographical maps, gene expression profiling in heatmaps, and epigenomic signals in peak patterns. It also provides modules for batch annotation of genes, regions, and loci based on multi-layered omics data. Additionally, a series of convenient tools, including the UCSC Genome Browser, WashU Epigenome Browser, BLAT, BLAST, and LiftOver, were also integrated to facilitate search, visualization, and analysis of sequence features. Conclusion Galbase grants new opportunities to research communities to undertake in-depth functional genomic studies on chicken. All features of Galbase make it a useful resource to identify genetic variations responsible for chicken complex traits. Galbase is publicly available at http://animal.nwsuaf.edu.cn/ChickenVar .
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 | 0,000 | 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,664 | 0,002 |
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