Chromosomal regions containing high-density and ambiguously mapped putative single nucleotide polymorphisms (SNPs) correlate with segmental duplications in the human genome
Notice bibliographique
Résumé
We have explored the National Center for Biotechnology Information (NCBI) single nucleotide polymorphisms (SNPs) database for a correlation between the density of putative SNPs, as well as SNPs that map to different chromosomal locations (ambiguously mapped SNPs), and segmental duplications of DNA in chromosome regions involved in genomic disorders. A high density of SNPs (14.4 and 12.4 SNPs per kb) was detected in the low copy repeats (LCRs) responsible for the chromosome 17p12 duplication and deletion that cause peripheral neuropathies. None of the SNPs at the PMP22 gene were ambiguously mapped, but 93% of the SNPs at LCRs mapped on both LCR copies, indicating that they are in fact variants in paralogous sequences. Similarly, a high SNP density was found in the LCR regions flanking the neurofibromatosis type 1 (NF1) gene, with 80% of SNPs mapping on both LCR copies. A high density of SNPs was found within LCR sequences involved in the deletions that mediate contiguous gene syndromes on chromosomes 7q11, 15q11-q13 and 22q11. We have analyzed the whole sequence of chromosome 22, which contains 14% of ambiguously mapped SNPs, and have found a good correlation between these SNPs and segmental duplications detected by BLAST analysis. We have identified several segments of ambiguously mapped SNPs, four corresponding to LCRs involved in the chromosome 22q11 microdeletion syndromes. Our data indicate that most SNPs in LCR segments are in fact paralogous sequence variants (PSVs), and suggest that a significant proportion of the SNPs in the NCBI database correspond to PSVs within segmental duplications of the human genome sequence.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».