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Enregistrement W6977423865 · doi:10.6084/m9.figshare.c.5993837

Galbase: a comprehensive repository for integrating chicken multi-omics data

2022· other· en· W6977423865 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Arborization and Environmental Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpigenomeAnnotationEpigenomicsGenomicsGenomeLimitingGenome browserResource (disambiguation)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0100,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,016

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,192 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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