Rare Variants in Complex Traits: Novel Identification Strategies and the Role of de novo Mutations
Notice bibliographique
Résumé
Following the limited success of linkage and association studies aimed at identifying the genetic causes of common neurodevelopmental syndromes like autism and schizophrenia, complex traits such as these have recently been considered under the 'common disease-rare variant' hypothesis. Prior to this hypothesis, the study of candidate genes has enabled the discovery of rare variants in complex disorders, and in turn some of these variants have highlighted the genetic contribution of de novo variants. De novo variants belong to a subcategory of spontaneous rare variants that are largely associated with sporadic diseases, which include some complex psychiatric disorders where the affected individuals do not transmit the genetic defects they carry because of their reduced reproductive fitness. Interestingly, recent studies have demonstrated the rate of germline de novo mutations to be higher in individuals with complex psychiatric disorders by comparison to what is seen in unaffected control individuals; moreover, de novo mutations carried by affected individuals have generally been more deleterious than those observed in control individuals. Advanced sequencing technologies have recently enabled the undertaking of massive parallel sequencing projects that can cover the entire coding sequences (exome) or genome of several individuals at once. Such advances have thus fostered the emergence of novel genetic hypotheses and ideas to investigate disease-causative genetic variations. The genetic underpinnings of a number of sporadic complex diseases is now becoming partly explained and more major breakthroughs for complex traits genomics should be expected in the near future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».