MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2096791516 · doi:10.1038/nature11632

An integrated map of genetic variation from 1,092 human genomes

2012· article· en· W2096791516 sur OpenAlexaff
Gil McVean, Robert E. Handsaker, Mark A. DePristo, Richard Durbin, Gonçalo R. Abecasis, Jin Yu, Gábor Marth, Adam Auton

Notice bibliographique

RevueNature · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineMcGill UniversityMcGill University and Génome Québec Innovation Centre
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer InstituteNational Institute of Mental HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational High-tech Research and Development ProgramWellcome TrustBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilNational Institute of Environmental Health SciencesGuangdong Province Introduction of Innovative R&D TeamGovernment of Jiangxi ProvinceBundesministerium für Bildung und ForschungMax-Planck-GesellschaftSamsungHoward Hughes Medical InstituteNational Natural Science Foundation of ChinaDirectorate for Biological SciencesNational Institutes of HealthSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Human Genome Research InstituteNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekNational Key Research and Development Program of ChinaU.S. National Library of MedicineBritish Heart FoundationNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Center for Advancing Translational SciencesMedical Research CouncilMinistero dello Sviluppo EconomicoNational Science Foundation
Mots-clésVariation (astronomy)Human genetic variationHuman genomeGenetic variationGenomeEvolutionary biologyBiologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By characterizing the geographic and functional spectrum of human genetic variation, the 1000 Genomes Project aims to build a resource to help to understand the genetic contribution to disease. Here we describe the genomes of 1,092 individuals from 14 populations, constructed using a combination of low-coverage whole-genome and exome sequencing. By developing methods to integrate information across several algorithms and diverse data sources, we provide a validated haplotype map of 38 million single nucleotide polymorphisms, 1.4 million short insertions and deletions, and more than 14,000 larger deletions. We show that individuals from different populations carry different profiles of rare and common variants, and that low-frequency variants show substantial geographic differentiation, which is further increased by the action of purifying selection. We show that evolutionary conservation and coding consequence are key determinants of the strength of purifying selection, that rare-variant load varies substantially across biological pathways, and that each individual contains hundreds of rare non-coding variants at conserved sites, such as motif-disrupting changes in transcription-factor-binding sites. This resource, which captures up to 98% of accessible single nucleotide polymorphisms at a frequency of 1% in related populations, enables analysis of common and low-frequency variants in individuals from diverse, including admixed, populations. This report from the 1000 Genomes Project describes the genomes of 1,092 individuals from 14 human populations, providing a resource for common and low-frequency variant analysis in individuals from diverse populations; hundreds of rare non-coding variants at conserved sites, such as motif-disrupting changes in transcription-factor-binding sites, can be found in each individual. This report by the 1000 Genomes Project describes the genomes of 1,092 individuals from 14 human populations, providing a resource for common and low-frequency variant analysis in individuals from diverse populations. Integrative analyses reveal profiles of rare and common variants in different populations. The frequencies of rare variants vary across biological pathways, and hundreds of rare, non-coding variants at conserved sites — such as changes disrupting transcription-factor motifs — can be established for each individual.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8 218
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNatureMême sujetGenetic Associations and EpidemiologyTravaux en français237 207