Predicting novel genomic regions linked to genetic disorders using GWAS and chromosome conformation data – a case study of schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Genome-wide association studies identified numerous loci harbouring single nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with various human diseases, although the causal role of many of them remains unknown. In this paper, we postulate that co-location and shared biological function of novel genes with genes known to associate with a specific phenotype make them potential candidates linked to the same phenotype ("guilt-by-proxy"). We propose a novel network-based approach for predicting candidate genes/genomic regions utilising the knowledge of the 3D architecture of the human genome and GWAS data. As a case study we used a well-studied polygenic disorder ‒ schizophrenia ‒ for which we compiled a comprehensive dataset of SNPs. Our approach revealed 634 novel regions covering ~398 Mb of the human genome and harbouring ~9000 genes. Using various network measures and enrichment analysis, we identified subsets of genes and investigated the plausibility of these genes/regions having an association with schizophrenia using literature search and bioinformatics resources. We identified several genes/regions with previously reported associations with schizophrenia, thus providing proof-of-concept, as well as novel candidates with no prior known associations. This approach has the potential to identify novel genes/genomic regions linked to other polygenic disorders and provide means of aggregating genes/SNPs for further investigation.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».