RNA sequencing reveals the role of splicing polymorphisms in regulating human gene expression
Notice bibliographique
Résumé
Expression levels of many human genes are under the genetic control of expression quantitative trait loci (eQTLs). Despite technological advances, the precise molecular mechanisms underlying most eQTLs remain elusive. Here, we use deep mRNA sequencing of two CEU individuals to investigate those mechanisms, with particular focus on the role of splicing control loci (sQTLs). We identify a large number of genes that are differentially spliced between the two samples and associate many of those differences with nearby single nucleotide polymorphisms (SNPs). Subsequently, we investigate the potential effect of splicing SNPs on eQTL control in general. We find a significant enrichment of alternative splicing (AS) events within a set of highly confident eQTL targets discovered in previous studies, suggesting a role of AS in regulating overall gene expression levels. Next, we demonstrate high correlation between the levels of mature (exonic) and unprocessed (intronic) RNA, implying that ∼75% of eQTL target variance can be explained by control at the level of transcription, but that the remaining 25% may be regulated co- or post-transcriptionally. We focus on eQTL targets with discordant mRNA and pre-mRNA expression patterns and use four examples: USMG5, MMAB, MRPL43, and OAS1, to dissect the exact downstream effects of the associated genetic variants.
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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».