Fish and chips: the origin of human gene families is a predictor of the location of GWAS signals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract GWAS have identified thousands of loci associated with human complex diseases and traits. How these loci are distributed through the genome has not been systematically evaluated. We hypothesised that the location of GWAS loci differ between ancestral linkage groups (ALGs) related to the paralogy and function of genes. We used data from the NHGRI-EBI GWAS catalog to determine whether the density of GWAS loci relative to HapMap variants in each ALG differed, and whether ALG’s were enriched for experimental factor ontological (EFO) terms assigned to the GWAS traits. In a gene-level analyses we explored the characteristics of genes linked to GWAS loci and those mapping to the ALG’s. We find that GWAS loci were enriched or deficient in 9 and 7 of the 17 ALG’s respectively, while there was no difference in the number of GWAS loci in regions of the human genome unassigned to an ALG. All but 2 ALG’s were significantly enriched or deficient for one or more EFO terms. Lastly, we find that genes assigned to an ALG are under higher levels of selective constraint, have longer coding sequences and higher median expression in the tissue of highest expression than genes not mapping to an ALG. On the other hand, genes associated with GWAS loci have longer genomic length and exhibit higher levels of selective constraint relative to non-GWAS genes.Collectively, this suggests that understanding the location and ancestral origins of GWAS signals may be informative for the development of tools for variant prioritization and interpretation.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».