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Enregistrement W4401511976 · doi:10.1101/2024.08.12.607550

Exploring adaptive introgression in modern human circadian rhythm genes

2024· preprint· en· W4401511976 sur OpenAlexaff
Christopher Kendall, Amin Nooranikhojasteh, Guilherme Debortoli, Vinicius Cauê Furlan Roberto, Marla Mendes de Aquino, David R. Samson, Esteban J. Parra, Bence Viola, Michael A. Schillaci

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkSickKids FoundationThe Scarborough HospitalHospital for Sick ChildrenPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyIntrogressionChronotypeHaplotypeEvolutionary biologyGeneticsCline (biology)Balancing selectionInternational HapMap ProjectAllele1000 Genomes ProjectCircadian rhythmGeneGenotypePopulationSingle-nucleotide polymorphismNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Interbreeding between modern humans and archaic hominins, including Neanderthals and Denisovans, occurred as modern humans migrated outside of Africa. Here, we report on evidence of introgression from archaic hominins within genomic regions associated with circadian rhythm and chronotype using 76 worldwide modern human populations from the Human Genome Diversity Project and 1000 Genomes Project. We calculated the extent of regions indicative of adaptive introgression across the autosomes and identified regions that are suggested to be under positive selection. We tested for evidence of a latitudinal cline within 36 core haplotypes along with presenting the likely archaic donor for each of these haplotypes. We identified 265 independent segments that overlap genes described as having a circadian rhythm component or contain variants and segments previously identified as being associated with circadian rhythm or chronotype. Within these segments we found 1,729 archaically derived variants with allele frequencies of at least 40% intersecting 303 genes and intergenic segments. Seventeen of these segments show evidence of positive selection, three of which are found within our core haplotypes. We found that many of our genes are associated with the immune system or gastrointestinal function. Additionally, variants associated with complex traits such as schizophrenia and bipolar disorder are present within our adaptively introgressed regions. Lastly, genes and markers associated with sleep and chronotype phenotypes and serotonin pathways were also found in our adaptive introgression results, potentially signalling selection on genes related to seasonal light variation as modern humans migrated into new environments after leaving Africa. Author summary As modern humans migrated out of Africa, they encountered archaic hominins, the Neanderthals and Denisovans, and interbred with them. Signatures of these admixture events can be found in populations across the world. The result of these admixture events has shaped modern human evolution regarding high altitude adaptation, immune function, and skin and hair colour, to name a few. However, much of this information has been gathered with a focus on Eurasian populations using the 1000 Genomes Project samples. Here, we take advantage of newly published resources from 76 worldwide modern human populations to investigate how strongly a role admixture played on modern human circadian rhythm genes. Circadian rhythms have been tied to sleep-wake regulation, immune function, and digestive health. We find evidence for adaptive introgression in over 300 genes and intergenic segments. Many of these genes, like AMIGO2 , are associated with complex traits such as schizophrenia and bipolar disorder or with immune system function, like JAK1 . Some of these traits have been previously described before regarding archaic admixture. Interestingly, many of these associated traits are influenced by circadian rhythm oscillations, providing a new perspective on interpreting these findings.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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