Evidence for enhancer noncoding RNAs (enhancer-ncRNAs) with gene regulatory functions relevant to neurodevelopmental disorders
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Noncoding RNAs (ncRNAs) comprise a significant proportion of the mammalian genome, but their biological significance in neurodevelopment disorders is poorly understood. In this study, we identified 908 brain-enriched noncoding RNAs comprising at least one nervous system-related eQTL polymorphism that is associated with protein coding genes and also overlap with chromatin states characterised as enhancers. We referred to such noncoding RNAs with putative enhancer activity as brain ‘enhancer-ncRNAs’. By integrating GWAS SNPs and Copy Number Variation (CNV) data from neurodevelopment disorders, we found that 265 enhancer-ncRNAs were either mutated (CNV deletion or duplication) or contain at least one GWAS SNPs in the context of such conditions. Of these, the eQTL-associated gene for 82 enhancer-ncRNAs did not overlap with either GWAS SNPs or CNVs suggesting in such contexts that mutations to neurodevelopment gene enhancers disrupt ncRNA interaction. Taken together, we identified 49 novel NDD-associated ncRNAs that influence genomic enhancers during neurodevelopment, suggesting enhancer mutations may be relevant to the functions for such ncRNAs in neurodevelopmental disorders.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».