Human SNPs resulting in premature stop codons and protein truncation
Notice bibliographique
Résumé
Single nucleotide polymorphisms (SNPs) constitute the most common type of genetic variation in humans. SNPs introducing premature termination codons (PTCs), herein called X-SNPs, can alter the stability and function of transcripts and proteins and thus are considered to be biologically important. Initial studies suggested a strong selection against such variations/mutations. In this study, we undertook a genome-wide systematic screening to identify human X-SNPs using the dbSNP database. Our results demonstrated the presence of 28 X-SNPs from 28 genes with known minor allele frequencies. Eight X-SNPs (28.6 per cent) were predicted to cause transcript degradation by nonsense-mediated mRNA decay. Seventeen X-SNPs (60.7 per cent) resulted in moderate to severe truncation at the C-terminus of the proteins (deletion of >50 per cent of the amino acids). The majority of the X-SNPs (78.6 per cent) represent commonly occurring SNPs, by contrast with the rarely occurring disease-causing PTC mutations. Interestingly, X-SNPs displayed a non-uniform distribution across human populations: eight X-SNPs were reported to be prevalent across three different human populations, whereas six X-SNPs were found exclusively in one or two population(s). In conclusion, we have systematically investigated human SNPs introducing PTCs with respect to their possible biological consequences, distributions across different human populations and evolutionary aspects. We believe that the SNPs reported here are likely to affect gene/protein function, although their biological and evolutionary roles need to be further investigated.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».