Toward the most ideal case–control design with related and unrelated dogs in whole‐exome sequencing studies
Notice bibliographique
Résumé
With the recent development of whole-exome sequencing enrichment designs for the dog, a novel tool for disease-association studies became available. The aim of disease-association studies is to identify one or a very limited number of putative causal variants or genes from the large pool of genetic variation. To maximize the efficiency of these studies and to provide some directions of what to expect, we evaluated the effect on variant reduction for various combinations of cases and controls for both dominant and recessive types of inheritance assuming variable degrees of penetrance and detectance. In this study, variant data of 14 dogs (13 Labrador Retrievers and one Dogue de Bordeaux), obtained by whole-exome sequencing, were analyzed. In the filtering process, we found that unrelated dogs from the same breed share up to 70% of their variants, which is likely a consequence of the breeding history of the dog. For the designs tested with unrelated dogs, combining two cases and two controls gave the best result. These results were improved further by adding closely related dogs. Reduced penetrance and/or detectance has a drastic effect on the efficiency and is likely to have a profound effect on the sample size needed to elucidate the causal variant. Overall, we demonstrated that sequencing a small number of dogs results in a marked reduction of variants that are likely sufficient to pinpoint causal variants or genes.
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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 | 0,256 | 0,185 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».