Unraveling the role of non-coding rare variants in epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
The discovery of new variants has leveled off in recent years in epilepsy studies, despite the use of very large cohorts. Consequently, most of the heritability is still unexplained. Rare non-coding variants have been largely ignored in studies on epilepsy, although non-coding single nucleotide variants can have a significant impact on gene expression. We had access to whole genome sequencing (WGS) from 247 epilepsy patients and 377 controls. To assess the functional impact of non-coding variants, ExPecto, a deep learning algorithm was used to predict expression change in brain tissues. We compared the burden of rare non-coding deleterious variants between cases and controls. Rare non-coding highly deleterious variants were significantly enriched in Genetic Generalized Epilepsy (GGE), but not in Non-Acquired Focal Epilepsy (NAFE) or all epilepsy cases when compared with controls. In this study we showed that rare non-coding deleterious variants are associated with epilepsy, specifically with GGE. Larger WGS epilepsy cohort will be needed to investigate those effects at a greater resolution. Nevertheless, we demonstrated the importance of studying non-coding regions in epilepsy, a disease where new discoveries are scarce.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».