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Enregistrement W2767152973 · doi:10.71781/30117

Deciphering causal genetic determinants of red blood cell traits

2017· dissertation· en· W2767152973 sur OpenAlexfundno aff
Samuel Lessard

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood groups and transfusion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteEuropean Regional Development FundFonds de Recherche du Québec - SantéNational Institutes of HealthInstitut de Cardiologie de MontréalFondation Institut de Cardiologie de MontréalFondation LeducqBritish Heart FoundationCancer Research UKYoshida Scholarship FoundationGénome QuébecWellcome TrustMassachusetts General HospitalNational Institute for Health and Care ResearchGenome CanadaNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesLi Ka Shing FoundationDonovan Family FoundationHyundai Hope On WheelsCanadian Institutes of Health ResearchAndrea and Charles Bronfman PhilanthropiesTartu ÜlikoolAmon G. Carter Foundation
Mots-clésGeneticsBiologyEvolutionary biologyComputational biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les études d’association pan-génomiques ont révélé plusieurs variants génétiques associés à des traits complexes. Les mesures érythrocytaires ont souvent fait l’objet de ce genre d’études, étant mesurées de façon routinière et précise. Comprendre comment les variations génétiques influencent ces phénotypes est primordial étant donné leur importance comme marqueurs cliniques et leur influence sur la sévérité de plusieurs maladies. En particulier, des niveaux élevés d’hémoglobine fœtal chez les patients atteints d’anémie falciforme est associé à une réduction des complications et une augmentation de l’espérance de vie. Néanmoins, la majorité des variants génétiques identifiés par ces études tombent à l’intérieur de régions génétiques non-codantes, augmentant la difficulté d’identifier des gènes causaux. L’objectif premier de ce projet est l’identification et la caractérisation de gènes influençant les traits complexes, et tout particulièrement les traits sanguins. Pour y arriver, j’ai tout d’abord développé une méthode permettant d’identifier et de tester l’effet de gènes knockouts sur les traits anthropométriques. Malgré un échantillon de grande taille, cette approche n’a révélé aucune association. Ensuite, j’ai caractérisé le méthylome et le transcriptome d’érythroblastes différentiés à partir de cellules souches hématopoïétiques et identifié plusieurs gènes potentiellement impliqués dans les programmes érythroïdes fœtaux et adultes. Par ailleurs, j’ai identifié plusieurs micro-ARNs montrant des motifs d’expression spécifiques entre les stages fœtaux et adultes et qui sont enrichis pour des cibles exprimées de façon opposée. Finalement, j’ai identifié plusieurs variants génétiques associés à l’expression de gènes dans les érythroblastes (eQTL). Cette étude a permis d’identifier des variants associés à l’expression du gène ATP2B4, qui encode le principal transporteur de calcium des érythrocytes. Ces variants, qui sont également associés à des traits sanguins et à la susceptibilité à la malaria, tombent dans un élément d’ADN spécifique aux cellules érythroïdes. La délétion de cet élément par le système CRISPR/Cas9 induit une forte diminution de l’expression du gène et une augmentation des niveaux de calcium intracellulaires. En conclusion, des échantillons de génotypages exhaustifs seront nécessaires pour étudier l’effet de gènes knockouts sur les traits complexes. Les érythroblastes montrent de grandes différences au niveau de leur méthylome et transcriptome entre les différents stages développementaux. Ces différences influencent potentiellement la régulation de l’hémoglobine fœtale et impliquent de nombreux micro-ARNs et régions régulatrices non-codantes. Finalement, l’exemple d’ATP2B4 montre qu’intégrer des études épigénomiques, transcriptomiques et des expériences d’édition de génome est une approche puissante pour caractériser des variants génétiques non-codants. Par ailleurs, ces résultats impliquent ATP2B4 dans l’hydratation des érythroblastes, qui est associé à la susceptibilité à la malaria et la sévérité de l’anémie falciforme. Cibler ATP2B4 de façon thérapeutique pourrait avoir un impact majeur sur ces maladies qui affectent des millions d’individus à travers le monde.

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)0,004
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations0
Publié2017
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