这些项目，我们可以公开说明参与过哪些部分
项目站点和论文用来确认项目公开存在；参与范围另行说明。第三方站点可能发生变化，项目整体成果仍归原研究团队。
EDomics
不同动物物种的进化发育研究，如何在同一资源中比较多种组学证据？
整合动物基因组、转录组、单细胞与空间数据，服务 evo-devo 研究。
可公开说明的环节为数据架构、字段设计、可视化和前端页面。
可以借鉴的地方是，跨物种多组学如何围绕清晰科学问题，组织成可检索、可比较的资源。
SilkMeta
泛基因组与群体数据如何整合为服务性状、比较和育种研究的共享入口？
面向蚕研究的泛基因组与多组学数据共享与利用平台。
可公开说明的环节为数据架构、检索系统、可视化和维护机制。
可以借鉴的地方是，泛基因组与群体数据如何整合成面向研究社区的数据共享平台。
ISwine
猪基因组、转录组和数量性状证据，如何在同一入口中支持性状相关候选基因的检索和优先级判断？
整合猪基因组变异、基因表达、QTX 与注释信息，并提供基于多组学数据的候选基因优先级分析入口。
GeneSight 可公开说明的参与范围是数据库平台建设，包括检索页面和数据可视化。模型方法、数据和论文结论归原研究团队。
可以借鉴的地方是，把候选基因优先级放在主要路径上，再连接变异、表达、QTX、基因详情与分析工具。
IFmut
海量家畜变异如何与调控元件、染色质互作、相关基因和性状证据关联，支持功能变异筛选？
整合多种家畜的表观基因组、3D 基因组与单细胞数据，用于查看调控区域注释和评估候选功能变异。
GeneSight 可公开说明的参与范围是数据库平台建设，包括变异查询页面和数据可视化。变异分类方法、数据和论文结论归原研究团队。
可以借鉴的地方是，以变异为入口，把功能分类、表观调控、3D 互作、基因、性状与细胞类型证据组织成可追溯的解释路径。
手里的数据不同，合适的做法也不同
下面三个场景用来说明判断思路。真正开始前，还要结合数据样例、公开范围和团队后续使用单独确认。
植物逆境多组学资源库
课题组围绕植物逆境、性状、处理条件或候选基因积累了多批 RNA-seq、表型数据、差异分析结果和论文图表。
样本浏览、基因详情、表达图、富集结果、图表导出、引用说明。
可作为论文补充入口、合作展示材料，也可为后续资源论文整理提供基础。
数据基础与使用场景
RNA-seq、表型数据、差异分析结果、候选基因列表、已发表论文图表、补充表。
新学生查历史数据，PI 准备基金材料，合作方查看候选基因证据。
跨课题候选基因证据库
多个学生或多个课题都围绕一批候选基因、通路、性状或疾病模型展开，但证据分散在不同项目和论文中。
候选基因列表、基因详情页、证据链卡片、文献来源、图表下载、版本记录。
让课题组围绕某一方向的长期积累形成稳定、可引用、可更新的证据入口。
数据基础与使用场景
候选基因表、表达结果、差异分析、表型关联、文献证据、图表和补充材料。
PI 快速判断候选基因证据强弱，学生接续前人研究，合作沟通时展示证据链。
专题数据资源入口
课题组在特定物种、疾病、区域样本、长期观测体系或特色数据类型上有持续积累，希望形成一个清晰的资源入口。
资源首页、数据浏览、字段说明、数据下载、引用说明、更新日志。
围绕课题组已有特色形成清楚、可持续更新的资源入口，再评估是否适合准备资源论文。
数据基础与使用场景
特定研究对象的数据集、样本元数据、组学数据、分析结果、下载文件、说明文档。
合作展示，基金申请，同行引用，评估是否进一步整理为资源论文。
同行已经做出的资源，也值得认真参考
这些公开数据库帮助我们理解不同领域如何组织数据、提供引用并维持长期更新。它们只是同行参考，不属于 GeneSight 项目经验。
这里列出的外部资源只用于学习和比较，不代表 GeneSight 参与建设或得到项目方背书。