The National Center for Biotechnology Information (NCBI) provides a large suite of online resources for biological information and data, including the GenBank® nucleic acid sequence database and the PubMed database of citations and abstracts for published life science journals. The Entrez system provides search and retrieval operations for most of these data from 39 distinct databases. The E-utilities serve as the programming interface for the Entrez system. Augmenting many of the Web applications are custom implementations of the BLAST program optimized to search specialized data sets. New resources released in the past year include PubMed Data Management, RefSeq Functional Elements, genome data download, variation services API, Magic-BLAST, QuickBLASTp, and Identical Protein Groups. Resources that were updated in the past year include the genome data viewer, a human genome resources page, Gene, virus variation, OSIRIS, and PubChem. All of these resources can be accessed through the NCBI home page at www.ncbi.nlm.nih.gov.

The National Center for Biotechnology Information has created the dbGaP public repository for individual-level phenotype, exposure, genotype and sequence data and the associations between them. dbGaP assigns stable, unique identifiers to studies and subsets of information from those studies, including documents, individual phenotypic variables, tables of trait data, sets of genotype data, computed phenotype-genotype associations, and groups of study subjects who have given similar consents for use of their data.

Abstract The National Center for Biotechnology Information (NCBI) provides a large suite of online resources for biological information and data, including the GenBank® nucleic acid sequence database and the PubMed database of citations and abstracts published in life science journals. The Entrez system provides search and retrieval operations for most of these data from 35 distinct databases. The E-utilities serve as the programming interface for the Entrez system. Custom implementations of the BLAST program provide sequence-based searching of many specialized datasets. New resources released in the past year include a new PubMed interface, a sequence database search and a gene orthologs page. Additional resources that were updated in the past year include PMC, Bookshelf, My Bibliography, Assembly, RefSeq, viral genomes, the prokaryotic genome annotation pipeline, Genome Workbench, dbSNP, BLAST, Primer-BLAST, IgBLAST and PubChem. All of these resources can be accessed through the NCBI home page at www.ncbi.nlm.nih.gov.

Abstract Introduction The National Library of Medicine (NLM) launched a Pilot in June 2020 to: 1) explore the feasibility and utility of adding preprints to PubMed Central (PMC) and making them discoverable in PubMed, and 2) to support accelerated discoverability of National Institutes of Health (NIH)-supported research without compromising user trust in NLM’s widely used literature services. Methods The first phase of the Pilot focused on archiving preprints reporting NIH-supported SARS-CoV-2 virus and COVID-19 research. To launch Phase 1, NLM identified eligible preprint servers and developed processes for identifying NIH-supported preprints within scope in these servers. Processes were also developed for the ingest and conversion of preprints in PMC and to send corresponding records to PubMed. User interfaces were modified for display of preprint records. NLM collected data on the preprints ingested and discovery of preprint records in PMC and PubMed and engaged users through focus groups and a survey to obtain direct feedback on the Pilot and perceptions of preprints. Results Between June 2020 and June 2022, NLM added more than 3,300 preprint records to PMC (viewed 4 million times) and PubMed (viewed 3 million times) Nearly one-quarter of preprints in the Pilot were not associated with a peer-reviewed published journal article. User feedback revealed that the inclusion of preprints did not have a notable impact on trust in PMC or PubMed. Discussion NIH-supported preprints can be identified and added to PMC and PubMed without disrupting existing operations processes. Additionally, inclusion of preprints in PMC and PubMed accelerates discovery of NIH research without reducing trust in NLM literature services. Phase 1 of the Pilot provided a useful testbed for studying NIH investigator preprint posting practices, as well as knowledge gaps among user groups, during the COVID-19 public health emergency, an unusual time with heightened interest in immediate access to research results.

Most behaviors such as making tea are not stereotypical but have an obvious structure. However, analytical methods to objectively extract structure from non-stereotyped behaviors are immature. In this study, we analyze the locomotion of fruit flies and show that this non-stereotyped behavior is well-described by a Hierarchical Hidden Markov Model (HHMM). HHMM shows that a fly's locomotion can be decomposed into a small number of locomotor features, and odors modulate locomotion by altering the time a fly spends performing different locomotor features. Importantly, although all flies in our dataset use the same set of locomotor features, individual flies vary considerably in how often they employ a given locomotor feature, and how this usage is modulated by odor. This variation is so large that the behavior of individual flies is best understood as being grouped into at least 3-5 distinct clusters, rather than variations around an average fly.