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Enregistrement W2432277981 · doi:10.1038/ncomms11843

Female chromosome X mosaicism is age-related and preferentially affects the inactivated X chromosome

2016· article· en· W2432277981 sur OpenAlexaff
Mitchell J. Machiela, Weiyin Zhou, Eric Karlins, Joshua N. Sampson, Neal D. Freedman, Qi Yang, Belynda Hicks, Casey Dagnall, Christopher Hautman, Kevin B. Jacobs, Christian C. Abnet, Melinda C. Aldrich, Christopher I. Amos, Laufey T. Ámundadóttir, Alan A. Arslan, Laura E. Beane Freeman, Sonja I. Berndt, Amanda Black, William J. Blot, Cathryn H. Bock, Paige M. Bracci, Louise A. Brinton, H. Bas Bueno‐de‐Mesquita, Laurie Burdett, Julie E. Buring, Mary Ann Butler, Federico Canzian, Tania Carreón, Kari G. Chaffee, I‐Shou Chang, Nilanjan Chatterjee, Chu Chen, Constance Chen, Kexin Chen, Charles C. Chung, Linda S. Cook, Marta Crous‐Bou, Michael Cullen, Faith G. Davis, Immaculata De Vivo, Ti Ding, Jennifer A. Doherty, Eric J. Duell, Caroline G. Epstein, Jin‐Hu Fan, Jonine D. Figueroa, Joseph F. Fraumeni, Christine M. Friedenreich, Charles S. Fuchs, Steven Gallinger, Yu‐Tang Gao, Susan M. Gapstur, Montserrat García‐Closas, Mia M. Gaudet, J. Michael Gaziano, Graham G. Giles, Elizabeth M. Gillanders, Edward L. Giovannucci, Lynn R. Goldin, Alisa M. Goldstein, Christopher A. Haiman, Göran Hallmans, Susan E. Hankinson, Curtis C. Harris, Roger Henriksson, Elizabeth A. Holly, Yun‐Chul Hong, Robert N. Hoover, Chao A. Hsiung, Nan Hu, Wei Hu, David J. Hunter, Amy Hutchinson, Mazda Jenab, Christoffer Johansen, Kay‐Tee Khaw, Hee Nam Kim, Yeul Hong Kim, Young Tae Kim, Alison P. Klein, Robert J. Klein, Woon‐Puay Koh, Laurence N. Kolonel, Charles Kooperberg, Peter Kraft, Vittorio Krogh, Robert C. Kurtz, Andrea Z. LaCroix, Qing Lan, Maria Teresa Landi, Loı̈c Le Marchand, Donghui Li, Xiaolin Liang, Linda M. Liao, Dongxin Lin, Jianjun Liu, Jolanta Lissowska, Lingeng Lu, Anthony Magliocco, Núria Malats, Keitaro Matsuo, Lorna H. McNeill, Robert R. McWilliams, Beatrice Melin, Lee E. Moore, Sara H. Olson, Irene Orlow, Jae Yong Park, Ana Patiño‐García, Beata Pepłońska, Ulrike Peters, Gloria M. Petersen, Loreall Pooler, Jennifer Prescott, Ludmila Prokunina‐Olsson, Mark P. Purdue, You‐Lin Qiao, Preetha Rajaraman, Francisco X. Real, Elio Ríboli, Harvey A. Risch, Benjamín Rodríguez‐Santiago, Avima M. Ruder, Sharon A. Savage, Fredrick R. Schumacher, Ann G. Schwartz, Kendra Schwartz, Adeline Seow, Veronica Wendy Setiawan, Gianluca Severi, Hongbing Shen, Xin Sheng, Min‐Ho Shin, Xiao‐Ou Shu, Debra T. Silverman, Margaret R. Spitz, Victoria L. Stevens, Rachael Z. Stolzenberg‐Solomon, Daniel O. Stram, Ze‐Zhong Tang, Philip R. Taylor, Lauren R. Teras, Geoffrey S. Tobias, David Van Den Berg, Kala Visvanathan, Sholom Wacholder, Jiucun Wang, Zhaoming Wang, Nicolas Wentzensen, William Wheeler, Emily White, John K. Wiencke, Brian M. Wolpin, Maria Pik Wong, Chen Wu, Tangchun Wu, Xifeng Wu, Yi‐Long Wu, Jay S. Wunder, Lucy Xia, Hannah Yang, Pan‐Chyr Yang, Kai Yu, Krista A. Zanetti, Anne Zeleniuch‐Jacquotte, Wei Zheng, Baosen Zhou, Regina G. Ziegler, Luis A. Pérez‐Jurado, Neil E. Caporaso, Nathaniel Rothman, Margaret A. Tucker, Michael Dean, Meredith Yeager, Stephen J. Chanock

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and Clinical Aspects of Sex Determination and Chromosomal Abnormalities
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchAlberta Health ServicesProvincial Laboratory of Public HealthLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesDivision of Cancer Epidemiology and Genetics, National Cancer InstituteEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute for Occupational Safety and HealthU.S. National Library of MedicineNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer InstituteNational Human Genome Research InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteCancer Institute and Hospital, Chinese Academy of Medical SciencesNational Research Foundation of KoreaMedical Research CouncilUniversity of Texas MD Anderson Cancer CenterNational Key Research and Development Program of ChinaNational Science CouncilKorea Health Industry Development InstituteNatural Science Foundation of Guangdong ProvinceGovernment of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of ChinaNational High-tech Research and Development ProgramAgency for Science, Technology and ResearchNational Institute on AgingNational Institute for Health and Care ResearchMinistry of Science, ICT and Future PlanningChina Medical BoardWomen's Health InitiativeNational Medical Research CouncilProgram for Changjiang Scholars and Innovative Research Team in UniversityNational Research FoundationWorld Health OrganizationCancer Research UKState of Connecticut Department of Public HealthNational Research Program for BiopharmaceuticalsNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human ServicesNational Science Foundation
Mots-clésGeneticsX chromosomeX-inactivationChromosomeBiologyMolecular biologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To investigate large structural clonal mosaicism of chromosome X, we analysed the SNP microarray intensity data of 38,303 women from cancer genome-wide association studies (20,878 cases and 17,425 controls) and detected 124 mosaic X events >2 Mb in 97 (0.25%) women. Here we show rates for X-chromosome mosaicism are four times higher than mean autosomal rates; X mosaic events more often include the entire chromosome and participants with X events more likely harbour autosomal mosaic events. X mosaicism frequency increases with age (0.11% in 50-year olds; 0.45% in 75-year olds), as reported for Y and autosomes. Methylation array analyses of 33 women with X mosaicism indicate events preferentially involve the inactive X chromosome. Our results provide further evidence that the sex chromosomes undergo mosaic events more frequently than autosomes, which could have implications for understanding the underlying mechanisms of mosaic events and their possible contribution to risk for chronic 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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations164
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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