The human splicing code reveals new insights into the genetic determinants of disease

2014· article· en· 1 306 citations· W2088338354 sur OpenAlex· 10.1126/science.1254806

Pourquoi ce travail est-il 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.

Affiliation canadienneUne personne signataire a déclaré un établissement canadien. C'est la seule voie dont dispose la base habituelle.

Organisme subventionnaire canadienUn organisme canadien l'a financé. Le travail peut ne porter aucune affiliation canadienne.

Scores machine (provisoires)

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

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.

Tête enseignante Opus0,013

Tête enseignante GPT0,273

Écart entre enseignants: 0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation: 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

Résumé

To facilitate precision medicine and whole-genome annotation, we developed a machine-learning technique that scores how strongly genetic variants affect RNA splicing, whose alteration contributes to many diseases. Analysis of more than 650,000 intronic and exonic variants revealed widespread patterns of mutation-driven aberrant splicing. Intronic disease mutations that are more than 30 nucleotides from any splice site alter splicing nine times as often as common variants, and missense exonic disease mutations that have the least impact on protein function are five times as likely as others to alter splicing. We detected tens of thousands of disease-causing mutations, including those involved in cancers and spinal muscular atrophy. Examination of intronic and exonic variants found using whole-genome sequencing of individuals with autism revealed misspliced genes with neurodevelopmental phenotypes. Our approach provides evidence for causal variants and should enable new discoveries in precision medicine.

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La notice

Revue: Science
Thématique: RNA and protein synthesis mechanisms
Domaine: Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
Établissements canadiens: Hospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnaires: National Institute of General Medical SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of TorontoAutism SpeaksNational Cancer InstituteMcLaughlin Centre, University of TorontoOntario GenomicsNational Institutes of HealthHospital for Sick ChildrenCanadian Institutes of Health ResearchGenome CanadaOntario Genomics Institute
Mots-clés: RNA splicingGeneticsMissense mutationBiologyGeneGenomePhenotypeIntronMutationComputational biologyDiseaseRNAMedicine
Résumé présent dans OpenAlex: oui
API: /api/v1/works/W2088338354