SNPnotes: high-throughput tissue-specific functional annotation of single nucleotide variants
Notice bibliographique
Résumé
<ns4:p>A key challenge in the application of whole-genome sequencing (WGS) for clinical diagnostic and research is the high-throughput prioritization of functional variants in the non-coding genome. This challenge is compounded by context-specific genetic modulation of gene expression, and variant-gene mapping depends on the tissues and organ systems affected in a given disease; for instance, a disease affecting the gastrointestinal system would use maps specific to genome regulation in gut-related tissues. While there are large-scale atlases of genome regulation, such as GTEx and NIH Roadmap Epigenomics, the clinical genetics community lacks publicly-available stand-alone software for high-throughput annotation of custom variant data with user-defined tissue-specific epigenetic maps and clinical genetic databases, to prioritize variants for a specific biomedical application. In this work, we provide a simple software pipeline, called SNPnotes, which takes as input variant calls for a patient and prioritizes those using information on clinical relevance from ClinVar, tissue-specific gene regulation from GTEx and disease associations from the NHGRI-EBI GWAS catalogue. This pipeline was developed as part of SVAI Research's "Undiagnosed-1" event for collaborative patient diagnosis. We applied this pipeline to WGS-based variant calls for an individual with a history of gastrointestinal symptoms, using 12 gut-specific eQTL maps and GWAS associations for metabolic diseases, for variant-gene mapping. Out of 6,248,584 SNPs, the pipeline identified 151 high-priority variants, overlapping 129 genes. These top SNPs all have known clinical pathogenicity, modulate gene expression in gut tissues and have genetic associations with metabolic disorders, and serve as starting points for hypotheses about mechanisms driving clinical symptoms. Simple software changes can be made to customize the pipeline for other tissue-specific applications. Future extensions could integrate maps of tissue-specific regulatory elements, higher-order chromatin loops, and mutations affecting splice variants.</ns4:p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».