Human L1 Transposition Dynamics Unraveled with Functional Data Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Long INterspersed Elements-1 (L1s) constitute >17% of the human genome and still actively transpose in it. Characterizing L1 transposition across the genome is critical for understanding genome evolution and somatic mutations. However, to date, L1 insertion and fixation patterns have not been studied comprehensively. To fill this gap, we investigated three genome-wide data sets of L1s that integrated at different evolutionary times: 17,037 de novo L1s (from an L1 insertion cell-line experiment conducted in-house), and 1,212 polymorphic and 1,205 human-specific L1s (from public databases). We characterized 49 genomic features-proxying chromatin accessibility, transcriptional activity, replication, recombination, etc.-in the ±50 kb flanks of these elements. These features were contrasted between the three L1 data sets and L1-free regions using state-of-the-art Functional Data Analysis statistical methods, which treat high-resolution data as mathematical functions. Our results indicate that de novo, polymorphic, and human-specific L1s are surrounded by different genomic features acting at specific locations and scales. This led to an integrative model of L1 transposition, according to which L1s preferentially integrate into open-chromatin regions enriched in non-B DNA motifs, whereas they are fixed in regions largely free of purifying selection-depleted of genes and noncoding most conserved elements. Intriguingly, our results suggest that L1 insertions modify local genomic landscape by extending CpG methylation and increasing mononucleotide microsatellite density. Altogether, our findings substantially facilitate understanding of L1 integration and fixation preferences, pave the way for uncovering their role in aging and cancer, and inform their use as mutagenesis tools in genetic studies.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».