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Enregistrement W2547699060 · doi:10.1101/083295

Contribution of mobile elements to the uniqueness of human genome with more than 15,000 human-specific insertions

2016· preprint· en· W2547699060 sur OpenAlexafffund
Wanxiangfu Tang, Seyoung Mun, Adiya Joshi, Kyundong Han, Ping Liang

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2016
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueChromosomal and Genetic Variations
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationBrock UniversityCompute Canada
Mots-clésHomo sapiensBiologyHuman genomeGenomeMobile genetic elementsGeneticsComputational biologyENCODETransposition (logic)PhenotypeReference genomeHuman genetic variationTransposable elementGeneNon human primateEvolutionary biologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mobile elements (MEs) collectively constituted to at least 51% of the human genome. Due to their past incremental accumulation and ongoing DNA transposition of members from certain subfamilies, MEs serve as a significant source for both inter- and intra-species genetic diversity during primate and human evolution. Since MEs can exert direct impact on gene function via a plethora of mechanism, it is believed that the ME-derived genetic diversity has contributed to the phenotypic differences between human and non-human primates, as well as among human populations and individuals. To define the specific contribution of MEs in making Human sapiens as a biologically unique species, we aim to compile a complete list of MEs that are only uniquely present in the human genome, i.e., human-specific MEs (HS-MEs). By making use of the most recent reference genome sequences for human and many other primates and a unbiased more robust and integrative multi-way comparative genomic approach, we identified a total of 15,463 HS-MEs. This list of HS-MEs represents a 120% increase from prior studies with over 8,000 being newly identified as HS-MEs. Collectively, these ~15,000 HS-MEs have contributed to a total of 15 million base pair (Mbp) sequence increase through insertion, generation of target site duplications, and transductions, as well as a 0.5 Mbp sequence loss via insertion- mediated deletions, leading to a net total of 14.5 Mbp genome size increase. Other new observations made with these HS-MEs include: 1) identification of several additional ME subfamilies with significant transposition activities not visible with prior smaller datasets (e.g. L1HS, L1PA2, and HERV-K); 2) A clear similarity of the retrotransposition mechanism among L1, Alu s, and SVAs that is distinct from HERVs based on the pre- integration site sequence motifs; 3) Y-chromosome as a strikingly hot target for HS-MEs, particularly for LTRs, which showed an insertion rate 15 times higher than the genome average; 4) among the ME types, SVAs seem to show a very strong bias in inserting into existing SVAs. Among the HS-MEs, more than 8,000 elements were integrated into the vicinity of ~4900 unique genes, in regions including CDS, untranslated exon regions, promoters, and introns of protein coding genes, as well as promoters and exons of non- coding RNAs. In seven cases, MEs participate in protein coding. Furthermore, 1,213 HS-MEs contributed to a total of 3,124 experimentally identified binding sites for 146 of the 161 transcriptional factors in association with 622 genes. All these data suggest that these HS-MEs, despite being very young, already showed sufficient sign for their participation in gene function via regulation of transcription, splicing, and protein coding, with more potential for future participation. In conclusion, our results demonstrate that the amount of MEs uniquely occurred in the human genome is much higher than previously known, and we predict that the same is true regarding their impact on human genome evolution and function. The comprehensive list of HS-MEs provides an important reference resource for studying the impact of DNA transposition in human genome evolution and gene function.

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)0,000
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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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