Genome-wide detection and characterization of mating asymmetry in human populations
Notice bibliographique
Résumé
The study of the genetic component of early-onset diseases requires investigation into parental genetic effects, particularly those mediated by the mother who can influence the offspring's risk of disease through the effects of her genes acting directly on the intrauterine milieu or indirectly through maternal-gene child-gene interaction effects. An important source of bias that can arise in feto-maternal association testing is the possibility of confounding due to mating asymmetry (MA). However, there is little information on the levels of MA present in human populations and the impact on maternal association testing. In this study, we developed a novel approach to measuring MA and, using HapMap mate-pairs of European and African descent, carried out a genome-wide investigation and characterization of MA. We further investigated the impact of observed levels of MA on maternal association tests through simulation experiments. For the first time, we showed that non-negligible levels of MA are detected in human populations, such that subtle genotype frequency differences between individuals mating in the population are sufficient to induce spurious maternal genotype associations. Though the underlying mechanisms driving the asymmetry within these populations remain elusive, our findings provide consequential evidence for the occurrence of MA in humans and highlight the importance of controlling for MA in maternal association testing.
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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 | 0,001 |
| 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 ».