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Enregistrement W2985597735 · doi:10.1186/s12864-019-6226-8

Analysis of five deep-sequenced trio-genomes of the Peninsular Malaysia Orang Asli and North Borneo populations

2019· article· en· W2985597735 sur OpenAlexafffund
Lian Deng, Haiyi Lou, Xiaoxi Zhang, Bhooma Thiruvahindrapuram, Dongsheng Lu, Christian R. Marshall, Chang Liu, Bo Xie, Wanxing Xu, Lai Ping Wong, Chee-Wei Yew, Farhang Aghakhanian, Rick Twee‐Hee Ong, Mohammad Zahirul Hoque, Abdul Rahman Thuhairah, Bhak Jong, Maude E. Phipps, Stephen W. Scherer, Yik Ying Teo, Vijay Kumar Subbiah, Boon‐Peng Hoh, Shuhua Xu

Notice bibliographique

RevueBMC Genomics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueForensic and Genetic Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine and Health, University of SydneyNational Science Fund for Distinguished Young ScholarsYouth Innovation Promotion AssociationMonash University MalaysiaUniversiti Malaysia SabahNational Key Research and Development Program of ChinaNational Research FoundationNational University of SingaporeUniversiti Teknologi MARAKementerian Sains, Teknologi dan InovasiUniversity of TorontoMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoHospital for Sick ChildrenScience and Technology Commission of Shanghai MunicipalityUlsan National Institute of Science and TechnologyChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of ChinaMonash University
Mots-clésIndelCopy-number variationBiology1000 Genomes ProjectGeneticsGenomeHaplotypePopulationEvolutionary biologyGenomicsSingle-nucleotide polymorphismGeneAlleleGenotypeDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Recent advances in genomic technologies have facilitated genome-wide investigation of human genetic variations. However, most efforts have focused on the major populations, yet trio genomes of indigenous populations from Southeast Asia have been under-investigated. Results We analyzed the whole-genome deep sequencing data (~ 30×) of five native trios from Peninsular Malaysia and North Borneo, and characterized the genomic variants, including single nucleotide variants (SNVs), small insertions and deletions (indels) and copy number variants (CNVs). We discovered approximately 6.9 million SNVs, 1.2 million indels, and 9000 CNVs in the 15 samples, of which 2.7% SNVs, 2.3% indels and 22% CNVs were novel, implying the insufficient coverage of population diversity in existing databases. We identified a higher proportion of novel variants in the Orang Asli (OA) samples, i.e., the indigenous people from Peninsular Malaysia, than that of the North Bornean (NB) samples, likely due to more complex demographic history and long-time isolation of the OA groups. We used the pedigree information to identify de novo variants and estimated the autosomal mutation rates to be 0.81 × 10 − 8 – 1.33 × 10 − 8 , 1.0 × 10 − 9 – 2.9 × 10 − 9 , and ~ 0.001 per site per generation for SNVs, indels, and CNVs, respectively. The trio-genomes also allowed for haplotype phasing with high accuracy, which serves as references to the future genomic studies of OA and NB populations. In addition, high-frequency inherited CNVs specific to OA or NB were identified. One example is a 50-kb duplication in DEFA1B detected only in the Negrito trios, implying plausible effects on host defense against the exposure of diverse microbial in tropical rainforest environment of these hunter-gatherers. The CNVs shared between OA and NB groups were much fewer than those specific to each group. Nevertheless, we identified a 142-kb duplication in AMY1A in all the 15 samples, and this gene is associated with the high-starch diet. Moreover, novel insertions shared with archaic hominids were identified in our samples. Conclusion Our study presents a full catalogue of the genome variants of the native Malaysian populations, which is a complement of the genome diversity in Southeast Asians. It implies specific population history of the native inhabitants, and demonstrated the necessity of more genome sequencing efforts on the multi-ethnic native groups of Malaysia and Southeast Asia.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,280

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,241 · 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'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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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