Decoding the non‐coding genome: elucidating genetic risk outside the coding genome
Notice bibliographique
Résumé
Current evidence emerging from genome-wide association studies indicates that the genetic underpinnings of complex traits are likely attributable to genetic variation that changes gene expression, rather than (or in combination with) variation that changes protein-coding sequences. This is particularly compelling with respect to psychiatric disorders, as genetic changes in regulatory regions may result in differential transcriptional responses to developmental cues and environmental/psychosocial stressors. Until recently, however, the link between transcriptional regulation and psychiatric genetic risk has been understudied. Multiple obstacles have contributed to the paucity of research in this area, including challenges in identifying the positions of remote (distal from the promoter) regulatory elements (e.g. enhancers) and their target genes and the underrepresentation of neural cell types and brain tissues in epigenome projects - the availability of high-quality brain tissues for epigenetic and transcriptome profiling, particularly for the adolescent and developing brain, has been limited. Further challenges have arisen in the prediction and testing of the functional impact of DNA variation with respect to multiple aspects of transcriptional control, including regulatory-element interaction (e.g. between enhancers and promoters), transcription factor binding and DNA methylation. Further, the brain has uncommon DNA-methylation marks with unique genomic distributions not found in other tissues - current evidence suggests the involvement of non-CG methylation and 5-hydroxymethylation in neurodevelopmental processes but much remains unknown. We review here knowledge gaps as well as both technological and resource obstacles that will need to be overcome in order to elucidate the involvement of brain-relevant gene-regulatory variants in genetic risk for psychiatric disorders.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».