Accuracy and applications of sequencing and genotyping approaches for CYP2A6 and homologous genes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We evaluated multiple genotyping/sequencing approaches in a homologous region of chromosome 19, and investigated associations of two common 3'-UTR CYP2A6 variants with activity in vivo. METHODS: Individuals (n = 1704) of European and African ancestry were phenotyped for the nicotine metabolite ratio (NMR), an index of CYP2A6 activity, and genotyped/sequenced using deep amplicon exon sequencing, SNP array, genotype imputation and targeted capture sequencing. Amplicon exon sequencing was the gold standard to which other methods were compared within-individual for CYP2A6, CYP2A7, CYP2A13, and CYP2B6 exons to identify highly discordant positions. Linear regression models evaluated the association of CYP2A6*1B and rs8192733 genotypes (coded additively) with logNMR. RESULTS: All approaches were ≤2.6% discordant with the gold standard; discordant calls were concentrated at few positions. Fifteen positions were discordant in >10% of individuals, with 12 appearing in regions of high identity between homologous genes (e.g. CYP2A6 and CYP2A7). For six, allele frequencies in our study and online databases were discrepant, suggesting errors in online sources. In the European-ancestry group (n = 935), CYP2A6*1B and rs8192733 were associated with logNMR (P < 0.001). A combined model found main effects of both variants on increasing logNMR. Similar trends were found in those of African ancestry (n = 506). CONCLUSION: Multiple genotyping/sequencing approaches used in this chromosome 19 region contain genotyping/sequencing errors, as do online databases. Gene-specific primers and SNP array probes must consider gene homology; short-read sequencing of related genes in a single reaction should be avoided. Using improved sequencing approaches, we characterized two gain-of-function 3'-UTR variants, including the relatively understudied rs8192733.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».