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Enregistrement W3180743587 · doi:10.21203/rs.3.rs-77798/v1

Opposing selective forces operating on human-specific duplicated TCAF genes in Neanderthals and humans

2020· preprint· en· W3180743587 sur OpenAlexaff
PingHsun Hsieh, Vy Dang, Mitchell R. Vollger, Yafei Mao, Tzu‐Hsueh Huang, Philip C. Dishuck, Carl Baker, Stuart Cantsilieris, Alexandra P. Lewis, Katherine M. Munson, Melanie Scofield, AnneMarie E. Welch, Jason G. Underwood, Evan E. Eichler

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilNational Institutes of HealthNational Human Genome Research InstituteHoward Hughes Medical Institute
Mots-clésGeneEvolutionary biologyBiologyComputational biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract TRP channel-associated factor 1/2 (TCAF1/TCAF2) proteins antagonistically regulate the cold-sensor protein TRPM8 in multiple human tissues. Understanding their significance has been complicated given the locus spans a gap-ridden region with complex segmental duplications in GRCh38. Using long-read sequencing, we sequence-resolve the locus, annotate full-length TCAF models in human and nonhuman primate genomes, and show substantial human-specific TCAF copy number variation. We identify two human super haplogroups, H4 and H5, and establish that TCAF duplications originated ~1.7 million years ago but diversified only in Homo sapiens by recurrent structural mutations that altered TCAF copy number and regulation. Conversely, in all archaic-hominin samples the fixation for a specific H4 haplotype without duplication is likely due to positive selection. The significant, positive effect of H4 on TCAF2 expression in modern-day humans with candidate associations for hypothyroidism, nerve compression, and diabetes suggests TCAF diversification among hominins potentially in response to cold or dietary adaptations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,292
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,157 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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