Abstract Viral infectious diseases (VIDs) impose a heavy burden on global public health. Traditional Chinese medicine (TCM) has previously and is currently contributing to the prevention and treatment of infectious diseases. Omics and information technology enable the precise identification of virus characteristics, virus‒host interactions and TCM mechanisms. In this study, we constructed the YiNet platform to better integrate the novel techniques and historical experience of TCM in infectious diseases. YiNet comprises three modules: knowledge base, database and toolkit. The YiNet knowledge base involves 43 VIDs, thereby systematically integrating the knowledge regarding viruses, host symptoms and TCM and Western medicine (commonly used chemical drugs, 6,899 herbs and 2,481 formulas). The YiNet database module includes multiple databases, comprising 57,340 genome sequences of 45,791 viral strains and 5,726 multi-omics datasets such as RNA-seq, ChIP-seq and ATAC-seq from different tissues and cell models. It also integrates 1,105 real-world TCM clinical cases. We adopted visual analysis tool to investigate pathogen–host–herb relationships. To explore pharmacological mechanisms for the core herbs, we added formula data mining and network pharmacology analysis pipelines and visualisation tools. YiNet can facilitate the mechanistic study of TCM and drug development for VIDs. The YiNet platform is publicly available at http://yinet.gene.ac/ .

ABSTRACT The role of extrachromosomal circular DNA (eccDNA) has been highlighted. More recently, eccDNA-chromosome interactions were identified, suggesting a potential role of eccDNA in transcriptional regulation. Several databases currently provide valuable resources for the study of eccDNAs. However, these databases are primarily focused on Human eccDNAs and do not provide analysis of eccDNA-chromosome interaction and eccDNA gene expression in different tissues. Herein, to further integrate available resources for eccDNA data across multiple species, we developed the eccDB database. The current version of eccDB has collected a total of 1,317,182 eccDNAs in 424 samples from four species (homo sapiens, mus musculus, saccharomyces cerevisiae, and arabidopsis thaliana). eccDB provides regulatory and epigenetic information on eccDNA, including typical enhancers, super-enhancers, transcription factors, DNA methylation positions, risk SNPs, expression quantitative trait locus, chromatin accessibility regions, and chromHMM states. In particular, eccDB provides eccDNAs intrachromosomal and interchromosomal interaction analysis to predict the transcriptional regulatory functions of eccDNA. Moreover, eccDB identifies eccDNAs from unknown DNA sequences and analyzes the functional and evolutionary relationships of an eccDNA among different species. Overall, eccDB offers web-based analytical tools and a comprehensive resource for biologists and clinicians to decipher the molecular regulatory mechanisms of eccDNA. eccDB is freely available at http://www.xiejjlab.bio/eccDB