Genome-Wide Signatures of ‘Rearrangement Hotspots’ within Segmental Duplications in Humans
Notice bibliographique
Résumé
The primary objective of this study was to create a genome-wide high resolution map (i.e., >100 bp) of 'rearrangement hotspots' which can facilitate the identification of regions capable of mediating de novo deletions or duplications in humans. A hierarchical method was employed to fragment segmental duplications (SDs) into multiple smaller SD units. Combining an end space free pairwise alignment algorithm with a 'seed and extend' approach, we have exhaustively searched 409 million alignments to detect complex structural rearrangements within the reference-guided assembly of the NA18507 human genome (18× coverage), including the previously identified novel 4.8 Mb sequence from de novo assembly within this genome. We have identified 1,963 rearrangement hotspots within SDs which encompass 166 genes and display an enrichment of duplicated gene nucleotide variants (DNVs). These regions are correlated with increased non-allelic homologous recombination (NAHR) event frequency which presumably represents the origin of copy number variations (CNVs) and pathogenic duplications/deletions. Analysis revealed that 20% of the detected hotspots are clustered within the proximal and distal SD breakpoints flanked by the pathogenic deletions/duplications that have been mapped for 24 NAHR-mediated genomic disorders. FISH Validation of selected complex regions revealed 94% concordance with in silico localization of the highly homologous derivatives. Other results from this study indicate that intra-chromosomal recombination is enhanced in genic compared with agenic duplicated regions, and that gene desert regions comprising SDs may represent reservoirs for creation of novel genes. The generation of genome-wide signatures of 'rearrangement hotspots', which likely serve as templates for NAHR, may provide a powerful approach towards understanding the underlying mutational mechanism(s) for development of constitutional and acquired diseases.
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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 | 0,000 | 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 ».