MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2279010964 · doi:10.1007/s11427-014-4704-4

Scoring the collective effects of SNPs: association of minor alleles with complex traits in model organisms

2014· article· en· W2279010964 sur OpenAlexfundno aff
Dejian Yuan, Zuobin Zhu, Xiaohua Tan, Jie Liang, Chen Zeng, JieGen Zhang, Jun Chen, Long Ma, Ayça Doğan, Gudrun A. Brockmann, Oliver Goldmann, Eva Medina, Amanda D. Rice, Richard W. Moyer, Xian Man, Ke Yi, YanKe Li, Qing Lu, Yimin Huang, Shi Huang

Notice bibliographique

RevueScience China Life Sciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaWellcome TrustCentral South UniversityYork UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaPrinceton University
Mots-clésBiologySingle-nucleotide polymorphismGeneticsAlleleGenome-wide association studyGenetic associationGenotypeGenetic variationEvolutionary biologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has long been assumed that most parts of a genome and most genetic variations or SNPs are non-functional with regard to reproductive fitness. However, the collective effects of SNPs have yet to be examined by experimental science. We here developed a novel approach to examine the relationship between traits and the total amount of SNPs in panels of genetic reference populations. We identified the minor alleles (MAs) in each panel and the MA content (MAC) that each inbred strain carried for a set of SNPs with genotypes determined in these panels. MAC was nearly linearly linked to quantitative variations in numerous traits in model organisms, including life span, tumor susceptibility, learning and memory, sensitivity to alcohol and anti-psychotic drugs, and two correlated traits poor reproductive fitness and strong immunity. These results suggest that the collective effects of SNPs are functional and do affect reproductive fitness.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations33
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScience China Life SciencesMême sujetGenetic Associations and EpidemiologyTravaux en français237 207