Since 1992, FlyBase (flybase.org) has been an essential online resource for the Drosophila research community. Concentrating on the most extensively studied species, Drosophila melanogaster, FlyBase includes information on genes (molecular and genetic), transgenic constructs, phenotypes, genetic and physical interactions, and reagents such as stocks and cDNAs. Access to data is provided through a number of tools, reports, and bulk-data downloads. Looking to the future, FlyBase is expanding its focus to serve a broader scientific community. In this update, we describe new features, datasets, reagent collections, and data presentations that address this goal, including enhanced orthology data, Human Disease Model Reports, protein domain search and visualization, concise gene summaries, a portal for external resources, video tutorials and the FlyBase Community Advisory Group.

Abstract FlyBase provides a centralized resource for the genetic and genomic data of Drosophila melanogaster. As FlyBase enters our fourth decade of service to the research community, we reflect on our unique aspects and look forward to our continued collaboration with the larger research and model organism communities. In this study, we emphasize the dedicated reports and tools we have constructed to meet the specialized needs of fly researchers but also to facilitate use by other research communities. We also highlight ways that we support the fly community, including an external resources page, help resources, and multiple avenues by which researchers can interact with FlyBase.

FlyBase (flybase.org) is an essential online database for researchers using Drosophila melanogaster as a model organism, facilitating access to a diverse array of information that includes genetic, molecular, genomic and reagent resources. Here, we describe the introduction of several new features at FlyBase, including Pathway Reports, paralog information, disease models based on orthology, customizable tables within reports and overview displays ('ribbons') of expression and disease data. We also describe a variety of recent important updates, including incorporation of a developmental proteome, upgrades to the GAL4 search tab, additional Experimental Tool Reports, migration to JBrowse for genome browsing and improvements to batch queries/downloads and the Fast-Track Your Paper tool.

Chronic kidney disease (CKD) is a major challenge for health care systems around the world, and the prevalence rates appear to be increasing. We estimate the costs of CKD in a universal health care system.Economic modelling was used to estimate the annual cost of Stages 3-5 CKD to the National Health Service (NHS) in England, including CKD-related prescribing and care, renal replacement therapy (RRT), and excess strokes, myocardial infarctions (MIs) and Methicillin-Resistant Staphylococcus Aureus (MRSA) infections in people with CKD.The cost of CKD to the English NHS in 2009-10 is estimated at £ 1.44 to £ 1.45 billion, which is ≈ 1.3% of all NHS spending in that year. More than half this sum was spent on RRT, which was provided for 2% of the CKD population. The economic model estimates that ≈ 7000 excess strokes and 12 000 excess MIs occurred in the CKD population in 2009-10, relative to an age- and gender-matched population without CKD. The cost of excess strokes and MIs is estimated at £ 174-£ 178 million.The financial impact of CKD is large, with particularly high costs relating to RRT and cardiovascular complications. It is hoped that these detailed cost estimates will be useful in analysing the cost-effectiveness of treatments for CKD.

Acute kidney injury (AKI) is one of the most common complications affecting hospital inpatients around the world. It is associated with high mortality and adverse long-term outcomes, but there is uncertainty regarding its prevalence and cost. We estimate the prevalence of AKI in hospital inpatients in a universal health-care system, and the immediate and long-term impacts on survival, quality of life and health-care costs.We examined prevalence of AKI in inpatients using both routine national data for the National Health Service (NHS) in England, and laboratory data from East Kent Hospitals. We used regression analyses to estimate the impact of AKI on mortality and length of hospital stay, and a Markov model to estimate the impact on quality-adjusted life years and NHS costs.AKI was recorded in 2.43% of hospital admissions in Hospital Episode Statistics (HES), but age- and gender-standardized estimates derived from laboratory data suggest the true prevalence may be more than five times as high (14.15%). We estimate that the annual number of excess inpatient deaths associated with AKI in England may be above 40,000. The annual cost of AKI-related inpatient care in England is estimated at £1.02 billion, just over 1% of the NHS budget. The lifetime cost of post-discharge care for people who had AKI during hospital admission in 2010-11 is estimated at £179 million.AKI prevalence in inpatients may be considerably higher than previously thought, and up to four fifths of cases may not be captured in routine hospital data. AKI is associated with large numbers of in-hospital deaths and with high NHS costs. Comparison of HES and East Kent data suggests that most of the cases recorded in HES may be relatively severe AKI (AKIN 2-3).

The Alliance of Genome Resources (Alliance) is an extensible coalition of knowledgebases focused on the genetics and genomics of intensively-studied model organisms. The Alliance is organized as individual knowledge centers with strong connections to their research communities and a centralized software infrastructure, discussed here. Model organisms currently represented in the Alliance are budding yeast, C. elegans, Drosophila, zebrafish, frog, laboratory mouse, laboratory rat, and the Gene Ontology Consortium. The project is in a rapid development phase to harmonize knowledge, store it, analyze it, and present it to the community through a web portal, direct downloads, and APIs. Here we focus on developments over the last two years. Specifically, we added and enhanced tools for browsing the genome (JBrowse), downloading sequences, mining complex data (AllianceMine), visualizing pathways, full-text searching of the literature (Textpresso), and sequence similarity searching (SequenceServer). We enhanced existing interactive data tables and added an interactive table of paralogs to complement our representation of orthology. To support individual model organism communities, we implemented species-specific landing pages and will add disease-specific portals soon; in addition, we support a common community forum implemented in Discourse. We describe our progress towards a central persistent database to support curation, the data modeling that underpins harmonization, and progress towards a state-of-the art literature curation system with integrated Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML).

One of the most powerful ways to develop hypotheses regarding biological functions of conserved genes in a given species, such as in humans, is to first look at what is known about function in another species. Model organism databases (MODs) and other resources are rich with functional information but difficult to mine. Gene2Function (G2F) addresses a broad need by integrating information about conserved genes in a single online resource.