Whole genome sequencing facilitates intragenic variant interpretation following modifier screening in C. elegans
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intragenic modifiers (in-phase, second-site variants) are known to have dramatic effects on clinical outcomes, affecting disease attributes such as severity or age of onset. However, despite their clinical importance, the focus of many genetic screens in model systems is on the discovery of extragenic variants, with many labs still relying upon more traditional methods to identify modifiers. However, traditional methods such as PCR and Sanger sequencing can be time-intensive and do not permit a thorough understanding of the intragenic modifier effects in the context of non-isogenic genomic backgrounds. RESULTS: Here, we apply high throughput approaches to identify and understand intragenic modifiers using Caenorhabditis elegans. Specifically, we applied whole genome sequencing (WGS) to a mutagen-induced forward genetic screen to identify intragenic suppressors of a temperature-sensitive zyg-1(it25) allele in C. elegans. ZYG-1 is a polo kinase that is important for centriole function and cell divisions, and mutations that truncate its human orthologue, PLK4, have been associated with microcephaly. Combining WGS and CRISPR/Cas9, we rapidly identify intragenic modifiers, show that these variants are distributed non-randomly throughout zyg-1 and that genomic context plays an important role on phenotypic outcomes. CONCLUSIONS: Ultimately, our work shows that WGS facilitates high-throughput identification of intragenic modifiers in clinically relevant genes by reducing hands-on research time and overall costs and by allowing thorough understanding of the intragenic phenotypic effects in the context of different genetic backgrounds.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».