Combinatorial effects of multiple enhancer variants in linkage disequilibrium dictate levels of gene expression to confer susceptibility to common traits
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
DNA variants (SNPs) that predispose to common traits often localize within noncoding regulatory elements such as enhancers. Moreover, loci identified by genome-wide association studies (GWAS) often contain multiple SNPs in linkage disequilibrium (LD), any of which may be causal. Thus, determining the effect of these multiple variant SNPs on target transcript levels has been a major challenge. Here, we provide evidence that for six common autoimmune disorders (rheumatoid arthritis, Crohn's disease, celiac disease, multiple sclerosis, lupus, and ulcerative colitis), the GWAS association arises from multiple polymorphisms in LD that map to clusters of enhancer elements active in the same cell type. This finding suggests a "multiple enhancer variant" hypothesis for common traits, where several variants in LD impact multiple enhancers and cooperatively affect gene expression. Using a novel method to delineate enhancer-gene interactions, we show that multiple enhancer variants within a given locus typically target the same gene. Using available data from HapMap and B lymphoblasts as a model system, we provide evidence at numerous loci that multiple enhancer variants cooperatively contribute to altered expression of their gene targets. The effects on target transcript levels tend to be modest and can be either gain- or loss-of-function. Additionally, the genes associated with multiple enhancer variants encode proteins that are often functionally related and enriched in common pathways. Overall, the multiple enhancer variant hypothesis offers a new paradigm by which noncoding variants can confer susceptibility to common traits.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 découle