Genetic associations of protein-coding variants in human disease
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Genome-wide association studies (GWAS) have identified thousands of genetic variants linked to the risk of human disease. However, GWAS have so far remained largely underpowered in relation to identifying associations in the rare and low-frequency allelic spectrum and have lacked the resolution to trace causal mechanisms to underlying genes 1 . Here we combined whole-exome sequencing in 392,814 UK Biobank participants with imputed genotypes from 260,405 FinnGen participants (653,219 total individuals) to conduct association meta-analyses for 744 disease endpoints across the protein-coding allelic frequency spectrum, bridging the gap between common and rare variant studies. We identified 975 associations, with more than one-third being previously unreported. We demonstrate population-level relevance for mutations previously ascribed to causing single-gene disorders, map GWAS associations to likely causal genes, explain disease mechanisms, and systematically relate disease associations to levels of 117 biomarkers and clinical-stage drug targets. Combining sequencing and genotyping in two population biobanks enabled us to benefit from increased power to detect and explain disease associations, validate findings through replication and propose medical actionability for rare genetic variants. Our study provides a compendium of protein-coding variant associations for future insights into disease biology and drug discovery.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle