Cis-Regulatory Hubs: a new 3D Model of Complex Disease Genetics with an Application to Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The 3-dimensional (3D) conformation of the chromatin creates complex networks of noncoding regulatory regions (distal elements) and promoters impacting gene regulation. Despite the importance of the role of noncoding regions in complex diseases, little is known about their interplay within regulatory hubs and implication in multigenic diseases like schizophrenia. Here we show that cis-regulatory hubs (CRHs) in neurons highlight functional interactions between distal elements and promoters, providing a model to explain epigenetic mechanisms involved in complex diseases. CRHs represent a new 3D model, where distal elements interact to create a complex network of active genes. In a disease context, CRHs highlighted strong enrichments in schizophrenia-associated genes, schizophrenia-associated SNPs and schizophrenia heritability compared to equivalent structures. Finally, CRHs exhibit larger proportions of genes differentially expressed in schizophrenia compared to promoter-distal element pairs or TADs. CRHs thus capture causal regulatory processes improving the understanding of complex disease etiology such as schizophrenia. These multiple lines of genetic and statistical evidence support CRHs as 3D models to study dysregulation of gene expression in complex diseases more generally. Summary Blurb Genes and their regulatory elements are organized within 3D networks in neurons which model functional structures and explain schizophrenia genetic etiology.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».