Structural variants: changing the landscape of chromosomes and design of disease studies
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
The near completeness of human chromosome sequences is facilitating accurate characterization and assessment of all classes of genomic variation. Particularly, using the DNA reference sequence as a guide, genome scanning technologies, such as microarray-based comparative genomic hybridization (array CGH) and genome-wide single nucleotide polymorphism (SNP) platforms, have now enabled the detection of a previously unrecognized degree of larger-sized (non-SNP) variability in all genomes. This heterogeneity can include copy number variations (CNVs), inversions, insertions, deletions and other complex rearrangements, most of which are not detected by standard cytogenetics or DNA sequencing. Although these genomic alterations (collectively termed structural variants or polymorphisms) have been described previously, mainly through locus-specific studies, they are now known to be more global in occurrence. Moreover, as just one example, CNVs can contain entire genes and their number can correlate with the level of gene expression. It is also plausible that structural variants may commonly influence nearby genes through chromosomal positional or domain effects. Here, we discuss what is known of the prevalence of structural variants in the human genome and how they might influence phenotype, including the continuum of etiologic events underlying monogenic to complex diseases. Particularly, we highlight the newest studies and some classic examples of how structural variants might have adverse genetic consequences. We also discuss why analysis of structural variants should become a vital step in any genetic study going forward. All these progresses have set the stage for a golden era of combined microscopic and sub-microscopic (cytogenomic)-based research of chromosomes leading to a more complete understanding of the human genome.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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