five

TreeGenes

收藏
re3data.org2024-05-31 收录
下载链接:
https://www.re3data.org/repository/r3d100012352
下载链接
链接失效反馈
官方服务:
资源简介:
TreeGenes is a genomic, phenotypic, and environmental data resource for forest tree species. The TreeGenes database and Dendrome project provide custom informatics tools to manage the flood of information.The database contains several curated modules that support the storage of data and provide the foundation for web-based searches and visualization tools. GMOD GUI tools such as CMAP for genetic maps and GBrowse for genome and transcriptome assemblies are implemented here. A sample tracking system, known as the Forest Tree Genetic Stock Center, sits at the forefront of most large-scale projects. Barcode identifiers assigned to the trees during sample collection are maintained in the database to identify an individual through DNA extraction, resequencing, genotyping and phenotyping. DiversiTree, a user-friendly desktop-style interface, queries the TreeGenes database and is designed for bulk retrieval of resequencing data. CartograTree combines geo-referenced individuals with relevant ecological and trait databases in a user-friendly map-based interface. ---- The Conifer Genome Network (CGN) is a virtual nexus for researchers working in conifer genomics. The CGN web site is maintained by the Dendrome Project at the University of California, Davis.

TreeGenes是一个专注于森林树种基因组学、表型学和环境数据的资源库。该数据库及其Dendrome项目提供了定制的信息学工具,以管理信息洪流。数据库内包含多个精心编撰的模块,支持数据的存储,并为基于网络的搜索工具和可视化工具提供了基础。此处实现了GMOD图形用户界面工具,如CMAP用于遗传图谱,以及GBrowse用于基因组及转录组组装。森林树种遗传种质中心(Forest Tree Genetic Stock Center)的样本跟踪系统在大多数大规模项目中处于核心地位。在样本收集期间分配给树木的条形码标识符在数据库中维护,以通过DNA提取、重测序、基因分型和表型鉴定个体。DiversiTree,一个用户友好的桌面风格界面,用于查询TreeGenes数据库,并设计用于大量检索重测序数据。CartograTree结合了基于地理位置的个体与相关的生态和性状数据库,提供了一个用户友好的基于地图的界面。——针叶树基因组网络(Conifer Genome Network,简称CGN)是针叶树基因组学研究人员的虚拟枢纽。CGN网站由加州大学戴维斯分校的Dendrome项目维护。
提供机构:
A forest tree genome database
搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
背景与挑战
背景概述
TreeGenes是一个森林树种的基因组、表型和环境数据资源库,提供定制化的信息学工具和数据管理模块。该数据集由多个机构支持,数据访问类型包括开放和受限,适用于植物遗传学、基因组学和林业研究。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
二维码
社区交流群

面向社区/商业的数据集话题

二维码
科研交流群

面向高校/科研机构的开源数据集话题

数据驱动未来

携手共赢发展

商业合作