Genomic features specific to the human lineage are associated with neurological diseases and intelligence
Notice bibliographique
Résumé
While encephalisation has provided advantages to human evolution, it may have also predisposed us to neurological diseases as common neurodegenerative disorders such as Alzheimer’s and Parkinson’s disease do not occur naturally in aged non-human primates. Thus, human lineage-specific genomic features may provide insights into brain-related diseases. We leveraged high-depth whole genome sequencing data to generate a novel annotation that identifies genomic regions specific to humans and not conserved within non-human primates (termed constrained, non-conserved regions; CNCRs). We proposed that these regions have been subject to human-specific purifying selection and are enriched for brain-specific elements, relevant to human-specific disease. We found that CNCRs are depleted from protein-coding genes but enriched within the non-coding genome. Per-SNP heritability of a range of brain-relevant phenotypes are enriched within CNCRs including intelligence, Parkinson’s disease and schizophrenia. We found that genes implicated in neurological diseases have high CNCR density, in par- ticular: APOE, highlighting an unannotated intron-3 retention event. Using human brain RNA-sequencing data, we showed this human-specific intron-3-retaining transcript to be more abundant in Alzheimer’s disease with more severe tau and amyloid pathological burden. Thus, we demonstrate the importance of human-lineage-specific genomic sequences in neurological disease and make this information available in a public platform online. zhongbo chen@ucl.ac.uk 18
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».