Identification of functional SNPs in the 5-prime flanking sequences of human genes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over 4 million single nucleotide polymorphisms (SNPs) are currently reported to exist within the human genome. Only a small fraction of these SNPs alter gene function or expression, and therefore might be associated with a cell phenotype. These functional SNPs are consequently important in understanding human health. Information related to functional SNPs in candidate disease genes is critical for cost effective genetic association studies, which attempt to understand the genetics of complex diseases like diabetes, Alzheimer's, etc. Robust methods for the identification of functional SNPs are therefore crucial. We report one such experimental approach. RESULTS: Sequence conserved between mouse and human genomes, within 5 kilobases of the 5-prime end of 176 GPCR genes, were screened for SNPs. Sequences flanking these SNPs were scored for transcription factor binding sites. Allelic pairs resulting in a significant score difference were predicted to influence the binding of transcription factors (TFs). Ten such SNPs were selected for mobility shift assays (EMSA), resulting in 7 of them exhibiting a reproducible shift. The full-length promoter regions with 4 of the 7 SNPs were cloned in a Luciferase based plasmid reporter system. Two out of the 4 SNPs exhibited differential promoter activity in several human cell lines. CONCLUSIONS: We propose a method for effective selection of functional, regulatory SNPs that are located in evolutionary conserved 5-prime flanking regions (5'-FR) regions of human genes and influence the activity of the transcriptional regulatory region. Some SNPs behave differently in different cell types.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».