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Enregistrement W4385163322 · doi:10.1101/2023.07.19.23292550

Multi-omics analysis in primary T cells elucidates mechanisms behind disease associated genetic loci

2023· preprint· en· W4385163322 sur OpenAlexaff
Chenfu Shi, Danyun Zhao, Stefano Rossi, Antonios Frantzeskos, James Ding, Carlo Ferrazzano, Charlotte Wynn, Ryan Malcolm Hum, Ellie Richards, Muskan Gupta, Chuan Fu Yap, Darren Plant, Richard K. Grencis, Paul Martin, Antony Adamson, Stephen Eyre, John Bowes, Anne Barton, Pauline Ho, Magnus Rattray, Gisela Orozco

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueT-cell and B-cell Immunology
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilManchester Biomedical Research CentreVersus ArthritisNational Institute for Health and Care ResearchUniversity of ManchesterWellcome Trust
Mots-clésCTCFChromatinGenome-wide association studyBiologyLocus (genetics)GeneticsEnhancerGeneComputational biologyTranscription factorSingle-nucleotide polymorphismGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT In this study, we present the most extensive dataset of chromatin conformation data with matching gene expression and chromatin accessibility from primary T cells to date. We use this data to enhance our understanding of the different mechanisms by which GWAS variants impact gene regulation and revealing how natural genetic variation alter chromatin accessibility and structure in primary cells at an unprecedented scale. Capitalizing on this vast dataset, we refine the mapping of GWAS loci to implicated regulatory elements, such as CTCF binding sites and other enhancer elements, aiding gene assignment. Importantly, we uncover BCL2L11 as the probable causal gene within the RA locus rs13396472, despite the GWAS variants’ intronic positioning relative to ACOXL and we identify mechanisms involving SESN3 dysregulation in the RA locus rs4409785. Given these genes’ significant role in T cell development and maturation, our work is vital for deepening our comprehension of autoimmune disease pathogenesis and suggesting potential treatment targets.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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