Determinants of functional burden pleiotropy and gene dosage responses across human traits
Notice bibliographique
Résumé
Copy number variants (CNVs) have large effects on complex traits, but they are rare and remain challenging to study. As a result, our understanding of biological functions linking gene dosage to complex traits remains limited, and whether these functions sensitive to gene dosage are similar to those underlying the effects of rare single nucleotide variants (SNVs) and common variants remains unknown. Methods: We developed FunBurd, a functional burden analysis, to test the association of CNVs aggregated within functional gene sets. We applied this approach in 500,000 individuals from the UK Biobank to associate 43 complex traits with CNVs disrupting 172 gene sets across tissues and cell types. We compared CNV findings with those from common variants and LoF (Loss of Function) SNVs in the same cohort using the same functional gene sets. Results: All 43 traits showed FDR significant associations with CNVs. Brain tissue and neuronal cell-types showed the highest levels of pleiotropy. Most of the functional gene set associations could, in part, be explained by genetic constraint, except for brain related processes. Shared genetic contributions between pairs of traits were concordant across types of variants, but on average 2-fold higher, for rare CNVs and SNVs compared to common variants.Functional enrichment across traits found limited overlap between CNVs and common variants. Moreover, the effects of deletions and duplications were negatively correlated for most traits.In conclusion, we present new methods to separate the contributions of genetic constraint and gene function to the associations of CNVs with complex traits. Overall, the functional convergence between different types of variants -even between deletions and duplications-remains limited.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».