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Enregistrement W3028710516 · doi:10.1038/s41467-019-12438-5

Landscape of multi-nucleotide variants in 125,748 human exomes and 15,708 genomes

2020· article· en· W3028710516 sur OpenAlexaff
Qingbo S. Wang, Emma Pierce‐Hoffman, Beryl B. Cummings, Jessica Alföldi, Laurent C. Francioli, Laura D. Gauthier, Andrew Hill, Anne O’Donnell‐Luria, Irina M. Armean, Eric Banks, Louis Bergelson, Kristian Cibulskis, Ryan L. Collins, Kristen M. Connolly, Miguel Covarrubias, Mark J. Daly, Stacey Donnelly, Yossi Farjoun, Steven Ferriera, Stacey Gabriel, Jeff Gentry, Namrata Gupta, Thibault Jeandet, Diane Kaplan, Kristen M. Laricchia, Christopher Llanwarne, Eric Vallabh Minikel, Ruchi Munshi, Benjamin M. Neale, Sam Novod, Nikelle Petrillo, Timothy Poterba, David Roazen, Valentín Ruano-Rubio, Andrea Saltzman, Kaitlin E. Samocha, Molly Schleicher, Cotton Seed, Matthew Solomonson, José Soto, Grace Tiao, Kathleen Tibbetts, Charlotte Tolonen, Christopher Vittal, Gordon Wade, Arcturus Wang, James S. Ware, Nicholas A. Watts, Ben Weisburd, Nicola Whiffin, Carlos A. Aguilar‐Salinas, Tariq Ahmad, Christine M. Albert, Diego Ardissino, Gil Atzmon, John Barnard, Laurent Beaugerie, Emelia J. Benjamin, Michael Boehnke, Lori L. Bonnycastle, Erwin P. Böttinger, Donald W. Bowden, Matthew J. Bown, John C. Chambers, Juliana C.N. Chan, Daniel I. Chasman, Judy H. Cho, Mina K. Chung, Bruce M. Cohen, Adolfo Correa, Dana Dabelea, Dawood Darbar, Ravindranath Duggirala, Josée Dupuis, Patrick T. Ellinor, Roberto Elosúa, Jeanette Erdmann, Tõnu Esko, Martti Färkkilâ, José C. Florez, André Franke, Gad Getz, Benjamin Gläser, Stephen J. Glatt, David Goldstein, Clicerio González, Leif Groop, Christopher Haiman, Craig L. Hanis, Matthew B. Harms, Mikko Hiltunen, Matti Holi, Christina M. Hultman, Mikko Kallela, Jaakko Kaprio, Sekar Kathiresan, Bong-Jo Kim, Young Jin Kim, George Kirov, Jaspal S. Kooner, Seppo Koskinen, Harlan M. Krumholz, Subra Kugathasan, Soo Heon Kwak, Markku Laakso, Terho Lehtimäki, Ruth J. F. Loos, Steven A. Lubitz, Ronald C.W., Jaume Marrugat, Kari M. Mattila, Steven A. McCarroll, Mark I. McCarthy, Dermot McGovern, Ruth McPherson, James B. Meigs, Olle Melander, Andres Metspalu, Peter M. Nilsson, Michael O‘Donovan, Döst Öngür, Lorena Orozco, Michael J. Owen, Aarno Palotie, Kyong Soo Park, Carlos N. Pato, Ann E. Pulver, Nazneen Rahman, Anne M. Remes, John D. Rioux, Samuli Ripatti, Dan M. Roden, Danish Saleheen, Veikko Salomaa, Nilesh J. Samani, Jeremiah M. Scharf, Heribert Schunkert, M. Benjamin Shoemaker, Pamela Sklar, Hilkka Soininen, Harry Sokol, Tim D. Spector, Patrick F. Sullivan, Jaana Suvisaari, E Shyong Tai, Yik Ying Teo, Ming T. Tsuang, Dan Turner, Teresa Tusié‐Luna, Erkki Vartiainen, Hugh Watkins, Rinse K. Weersma, Maija Wessman, James Wilson, Ramnik J. Xavier, Marquis P. Vawter, Konrad J. Karczewski, Daniel G. MacArthur

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Rare Diseases
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart InstituteUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCommon FundNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesWellcome TrustNational Human Genome Research InstituteNational Institute of General Medical SciencesNational Institute of Mental HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on AgingBritish Heart FoundationNational Cancer InstituteU.S. Department of Health and Human ServicesNational Institutes of HealthEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentRosetrees Trust
Mots-clésGenomeBiologyGeneticsExomeComputational biologyHuman genomeExome sequencingHaplotype1000 Genomes ProjectMutationGeneSingle-nucleotide polymorphismAllele

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multi-nucleotide variants (MNVs), defined as two or more nearby variants existing on the same haplotype in an individual, are a clinically and biologically important class of genetic variation. However, existing tools typically do not accurately classify MNVs, and understanding of their mutational origins remains limited. Here, we systematically survey MNVs in 125,748 whole exomes and 15,708 whole genomes from the Genome Aggregation Database (gnomAD). We identify 1,792,248 MNVs across the genome with constituent variants falling within 2 bp distance of one another, including 18,756 variants with a novel combined effect on protein sequence. Finally, we estimate the relative impact of known mutational mechanisms - CpG deamination, replication error by polymerase zeta, and polymerase slippage at repeat junctions - on the generation of MNVs. Our results demonstrate the value of haplotype-aware variant annotation, and refine our understanding of genome-wide mutational mechanisms of MNVs.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,714
Score d'incertitude au seuil0,315

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 GPT0,287
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations143
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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