Genetic basis of transcriptome differences between the founder strains of the rat HXB/BXH recombinant inbred panel
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the advent of next generation sequencing it has become possible to detect genomic variation on a large scale. However, predicting which genomic variants are damaging to gene function remains a challenge, as knowledge of the effects of genomic variation on gene expression is still limited. Recombinant inbred panels are powerful tools to study the cis and trans effects of genetic variation on molecular phenotypes such as gene expression. RESULTS: We generated a comprehensive inventory of genomic differences between the two founder strains of the rat HXB/BXH recombinant inbred panel: SHR/OlaIpcv and BN-Lx/Cub. We identified 3.2 million single nucleotide variants, 425,924 small insertions and deletions, 907 copy number changes and 1,094 large structural genetic variants. RNA-sequencing analyses on liver tissue of the two strains identified 532 differentially expressed genes and 40 alterations in transcript structure. We identified both coding and non-coding variants that correlate with differential expression and alternative splicing. Furthermore, structural variants, in particular gene duplications, show a strong correlation with transcriptome alterations. CONCLUSIONS: We show that the panel is a good model for assessing the genetic basis of phenotypic heterogeneity and for providing insights into possible underlying molecular mechanisms. Our results reveal a high diversity and complexity underlying quantitative and qualitative transcriptional differences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».