A survey of genetic and epigenetic variation affecting human gene expression
Notice bibliographique
Résumé
The identification of human sequence polymorphisms that regulate gene expression is key to understanding human genetic diseases. We report a survey of human genes that demonstrate allelic differences in gene expression, reflecting the presence of putative allele-specific cis-acting factors of either genetic or epigenetic nature. The expression of allelic transcripts in heterozygous samples is assessed directly by relative quantitation of intragenic marker alleles in messenger or heteronuclear RNA derived from cells or tissues. This survey used 193 single-nucleotide polymorphisms (SNPs) from 129 genes expressed in lymphoblastoid cell lines, to identify 23 genes (18%) with common allele-specific transcripts whose expression deviated from the expected equimolar ratio. A subset of these deviations, or "allelic imbalances," can be observed in multiple samples derived from reference CEPH ("Centre d'Etude du Polymorphisme Humain") pedigrees and demonstrate a spectrum of patterns of transmission, including cosegregation of allelic skewing across generations compatible with Mendelian inheritance as well as random monoallelic expression for three genes (IL1A, HTR2A, and FGB). Additional studies for BTN3A2 provide evidence of SNPs and haplotypes in complete linkage disequilibrium with high- and low-expressing transcripts. The pipeline described herein offers tools for efficient identification and characterization of allelic expression allowing identification of regulatory sequence variants as well as epigenetic variation affecting human gene expression.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».