Killiverse：一个用于鳉鱼的交互式多组学网络资源

背景：青鳉已成为研究衰老、再生和发育生物学等多个领域的重要脊椎动物模型系统。面向青鳉的多组学数据集正日益增多。然而，由于计算层面的挑战，这些数据的再利用仍然受限，尤其是缺乏易于获取的资源，已成为青鳉模型广泛应用的瓶颈。为了解决这一问题，我们开发了 Killiverse——一个面向模式生物、用于快速且直观探索多模态组学数据的网络资源。 结果：Killiverse 是一个交互式、无需代码的网页版平台，专为青鳉多组学数据的探索而设计。该平台整合了不断增长的数据集列表，包括通过标准化流程和基因组组装处理的批量转录组、单细胞和单核转录组、蛋白质组以及脂质组数据。Killiverse 支持定制化可视化，并能够开展跨研究和跨物种分析。它还提供与多个成熟模式生物之间的直系同源基因映射。通过将低代码软件开发与现代云技术相结合，该平台为研究群体提供了一个可扩展、可通过浏览器访问的应用程序。 结论：Killiverse 可通过识别跨研究和跨物种的模式来促进快速假设构建。直系同源基因映射使研究发现能够置于更广泛的生物学背景中加以理解。该平台代表了基因组学数据可视化领域的一项创新，并将成为未来工具开发的模板。Killiverse 可在 https://killiverse.org/ 免费访问。

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