MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2953107438 · doi:10.1371/journal.pgen.1006235

Accelerating Gene Discovery by Phenotyping Whole-Genome Sequenced Multi-mutation Strains and Using the Sequence Kernel Association Test (SKAT)

2016· article· en· W2953107438 sur OpenAlexafffund
Tiffany Timbers, S. Jayne Garland, Swetha Mohan, Stéphane Flibotte, Mark L. Edgley, Quintin Muncaster, Vinci Au, Erica Li-Leger, Federico I. Rosell, Jerry Cai, Suzanne Rademakers, Gert Jansen, Donald G. Moerman, Michel R. Leroux

Notice bibliographique

RevuePLoS Genetics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Aging, and Longevity in Model Organisms
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMichael Smith Health Research BCUniversities Space Research AssociationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésBiologyGenetic screenGeneticsGeneForward geneticsPhenotypeComputational biologyMutationGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forward genetic screens represent powerful, unbiased approaches to uncover novel components in any biological process. Such screens suffer from a major bottleneck, however, namely the cloning of corresponding genes causing the phenotypic variation. Reverse genetic screens have been employed as a way to circumvent this issue, but can often be limited in scope. Here we demonstrate an innovative approach to gene discovery. Using C. elegans as a model system, we used a whole-genome sequenced multi-mutation library, from the Million Mutation Project, together with the Sequence Kernel Association Test (SKAT), to rapidly screen for and identify genes associated with a phenotype of interest, namely defects in dye-filling of ciliated sensory neurons. Such anomalies in dye-filling are often associated with the disruption of cilia, organelles which in humans are implicated in sensory physiology (including vision, smell and hearing), development and disease. Beyond identifying several well characterised dye-filling genes, our approach uncovered three genes not previously linked to ciliated sensory neuron development or function. From these putative novel dye-filling genes, we confirmed the involvement of BGNT-1.1 in ciliated sensory neuron function and morphogenesis. BGNT-1.1 functions at the trans-Golgi network of sheath cells (glia) to influence dye-filling and cilium length, in a cell non-autonomous manner. Notably, BGNT-1.1 is the orthologue of human B3GNT1/B4GAT1, a glycosyltransferase associated with Walker-Warburg syndrome (WWS). WWS is a multigenic disorder characterised by muscular dystrophy as well as brain and eye anomalies. Together, our work unveils an effective and innovative approach to gene discovery, and provides the first evidence that B3GNT1-associated Walker-Warburg syndrome may be considered a ciliopathy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,773

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations15
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS GeneticsMême sujetGenetics, Aging, and Longevity in Model OrganismsTravaux en français237 207