Gene Expression Variability within and between Human Populations and Implications toward Disease Susceptibility
Notice bibliographique
Résumé
Variations in gene expression level might lead to phenotypic diversity across individuals or populations. Although many human genes are found to have differential mRNA levels between populations, the extent of gene expression that could vary within and between populations largely remains elusive. To investigate the dynamic range of gene expression, we analyzed the expression variability of ∼18, 000 human genes across individuals within HapMap populations. Although ∼20% of human genes show differentiated mRNA levels between populations, our results show that expression variability of most human genes in one population is not significantly deviant from another population, except for a small fraction that do show substantially higher expression variability in a particular population. By associating expression variability with sequence polymorphism, intriguingly, we found SNPs in the untranslated regions (5' and 3'UTRs) of these variable genes show consistently elevated population heterozygosity. We performed differential expression analysis on a genome-wide scale, and found substantially reduced expression variability for a large number of genes, prohibiting them from being differentially expressed between populations. Functional analysis revealed that genes with the greatest within-population expression variability are significantly enriched for chemokine signaling in HIV-1 infection, and for HIV-interacting proteins that control viral entry, replication, and propagation. This observation combined with the finding that known human HIV host factors show substantially elevated expression variability, collectively suggest that gene expression variability might explain differential HIV susceptibility across individuals.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».