Familial resemblances in human whole blood transcriptome
Notice bibliographique
Résumé
Considering the implication of gene expression in the susceptibility of chronic diseases and the familial clustering of chronic diseases, the study of familial resemblances in gene expression levels is then highly relevant. Few studies have considered the contribution of both genetic and common environmental effects to familial resemblances in whole blood gene expression levels. The objective is to quantify the contribution of genetic and common environmental effects in the familial resemblances of whole blood genome-wide gene expression levels. We also make comparisons with familial resemblances in blood leukocytes genome-wide DNA methylation levels in the same cohort in order to further investigate biological mechanisms. Maximal heritability, genetic heritability, and common environmental effect were computed for all probes (20.6%, 15.6%, and 5.0% respectively) and for probes showing a significant familial effect (78.1%, 60.1%, and 18.0% respectively). Pairwise phenotypic correlations between gene expression and DNA methylation levels adjusted for blood cell heterogeneity were computed for probes showing significant familial effect. A total of 78 probe pairs among the 7,618,401 possible pairs passed Bonferroni correction (corrected P -value = 6.56 × 10 − 9 ). Significant genetic correlations between gene expression and DNA methylation levels were found for 25 probe pairs (absolute genetic correlation of 0.97). Familial resemblances in gene expression levels were mainly attributable to genetic factors, but common environmental effect also played a role especially in probes showing a significant familial effect. Probes and CpG sites with familial effect seem to be under a strong shared genetic control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».