Mining for single nucleotide variants (SNVs) at the kallikrein locus with predicted functional consequences
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».