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Enregistrement W2256016639 · doi:10.1038/nature19057

Analysis of protein-coding genetic variation in 60,706 humans

2016· article· en· W2256016639 sur OpenAlexafffund
Monkol Lek, Konrad J. Karczewski, Eric Vallabh Minikel, Kaitlin E. Samocha, Eric Banks, Timothy R. Fennell, Anne O’Donnell‐Luria, James S. Ware, Andrew Hill, Beryl B. Cummings, Taru Tukiainen, Daniel P. Birnbaum, Jack A. Kosmicki, Laramie E. Duncan, Karol Estrada, Fengmei Zhao, James Zou, Emma Pierce‐Hoffman, Joanne Berghout, D.N. Cooper, Nicole Deflaux, Mark A. DePristo, Ron Do, Jason Flannick, Menachem Fromer, Laura D. Gauthier, Jackie Goldstein, Namrata Gupta, Daniel P. Howrigan, Adam Kieżun, Mitja Kurki, Ami Levy Moonshine, Pradeep Natarajan, Lorena Orozco, Gina M. Peloso, Ryan Poplin, Manuel A. Rivas, Valentín Ruano-Rubio, Samuel A. Rose, Douglas M. Ruderfer, Khalid Shakir, Peter D. Stenson, Christine Stevens, Brett Thomas, Grace Tiao, Maria T. Tusie-Luna, Ben Weisburd, Hong‐Hee Won, Dongmei Yu, David Altshuler, Diego Ardissino, Michael Boehnke, John Danesh, Stacey Donnelly, Roberto Elosúa, José C. Florez, Stacey Gabriel, Gad Getz, Stephen J. Glatt, Christina M. Hultman, Sekar Kathiresan, Markku Laakso, Steven A. McCarroll, Mark I. McCarthy, Dermot McGovern, Ruth McPherson, Benjamin M. Neale, Aarno Palotie, Shaun Purcell, Danish Saleheen, Jeremiah M. Scharf, Pamela Sklar, Patrick F. Sullivan, Jaakko Tuomilehto, Ming T. Tsuang, Hugh Watkins, James G. Wilson, Mark J. Daly, Daniel G. MacArthur

Notice bibliographique

RevueNature · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Rare Diseases
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesWellcome TrustNational Human Genome Research InstituteNational Institute of Mental HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on AgingMedical Research CouncilEuropean CommissionCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of General Medical SciencesNational Institute for Health and Care ResearchU.S. Public Health ServiceBritish Heart Foundation
Mots-clésVariation (astronomy)Genetic variationCoding (social sciences)Evolutionary biologyComputational biologyBiologyGeneticsStatisticsGeneMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large-scale reference data sets of human genetic variation are critical for the medical and functional interpretation of DNA sequence changes. Here we describe the aggregation and analysis of high-quality exome (protein-coding region) DNA sequence data for 60,706 individuals of diverse ancestries generated as part of the Exome Aggregation Consortium (ExAC). This catalogue of human genetic diversity contains an average of one variant every eight bases of the exome, and provides direct evidence for the presence of widespread mutational recurrence. We have used this catalogue to calculate objective metrics of pathogenicity for sequence variants, and to identify genes subject to strong selection against various classes of mutation; identifying 3,230 genes with near-complete depletion of predicted protein-truncating variants, with 72% of these genes having no currently established human disease phenotype. Finally, we demonstrate that these data can be used for the efficient filtering of candidate disease-causing variants, and for the discovery of human ‘knockout’ variants in protein-coding genes. Exome sequencing data from 60,706 people of diverse geographic ancestry is presented, providing insight into genetic variation across populations, and illuminating the relationship between DNA variants and human disease. As part of the Exome Aggregation Consortium (ExAC) project, Daniel MacArthur and colleagues report on the generation and analysis of high-quality exome sequencing data from 60,706 individuals of diverse ancestry. This provides the most comprehensive catalogue of human protein-coding genetic variation to date, yielding unprecedented resolution for the analysis of very rare variants across multiple human populations. The catalogue is freely accessible and provides a critical reference panel for the clinical interpretation of genetic variants and the discovery of disease-related genes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10 311
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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