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Enregistrement W2332710852 · doi:10.1515/hsz-2014-0136

Mining for single nucleotide variants (SNVs) at the kallikrein locus with predicted functional consequences

2014· article· en· W2332710852 sur OpenAlexaff
Niron Sukumar, Erika Scott, Apostolos Dimitromanolakis, Alexandra Misiak, Ioannis Prassas, Eleftherios P. Diamandis, Ana Konvalinka

Notice bibliographique

RevueBiological Chemistry · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoagulation, Bradykinin, Polyphosphates, and Angioedema
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity Health NetworkUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésLocus (genetics)BiologyGeneticsExomeComputational biologyGeneExome sequencingPhenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kallikreins (KLKs) are a group of 15 serine proteases encoded by the KLK locus on chromosome 19. Certain single nucleotide variants (SNVs) within the KLK locus have been linked to human disease. Next-generation sequencing of large human cohorts enables reexamination of genomic variation at the KLK locus. We aimed to identify all KLK-related SNVs and examine their impact on gene regulation and function. To this end, we mined KLK SNVs across Ensembl and Exome Variant Server, with exome-sequencing data from 6503 individuals. PolyPhen-2-based prediction of damaging SNVs and population frequencies of these SNVs were examined. Damaging SNVs were plotted on protein sequence and structure. We identified 4866 SNVs, the largest number of KLK-related SNVs reported. Fourteen percent of noncoding SNVs overlapped with transcription factor binding sites. We identified 602 missense coding SNVs, among which 148 were predicted to be damaging. Nine missense SNVs were common (>1% frequency) and displayed significantly different frequencies between European-American and African-American populations. SNVs predicted to be damaging appeared to alter tertiary structure of KLK1 and KLK6. Similarly, these missense SNVs may affect KLK function, resulting in disease phenotypes. Our study represents a mine of information for those studying KLK-related SNVs and their associations with diseases.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,825

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,199 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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