Expanded methylome and quantitative trait loci detection by long-read profiling of personal DNA
Notice bibliographique
Résumé
Structural variants (SVs) are omnipresent in human DNA, yet their genotype and methylation statuses are rarely characterized due to previous limitations in genome assembly and detection of modified nucleotides. Also, the extent to which SVs act as methylation quantitative trait loci (SV-mQTLs) is largely unknown. Here, we generated a pangenome graph summarizing SVs in 782 de novo assemblies obtained from Genomic Answers for Kids, capturing 14.6 million CpG dinucleotides that are absent from the CHM13v2 reference (SV-CpGs), thus expanding their number by 43.6%. Using 435 methylomes, we genotyped 4.06 million SV-CpGs, of which 3.93 million (96.8%) are methylated at least once. Nonrepeat sequences contribute 1.59 × 10 6 novel SV-CpGs, followed by centromeric satellites (6.57 × 10 5 ), simple repeats (5.40 × 10 5 ), Alu elements (5.07 × 10 5 ), satellites (2.17 × 10 5 ), LINE-1s (1.83 × 10 5 ), and SVA (SINE-VNTR- Alu ) elements (1.50 × 10 5 ). Centromeric satellites, simple repeats, and SVAs are overrepresented in SV-CpGs versus reference CpGs. Similarly, methylation levels in SV-CpGs are more variable than in reference CpGs. To explore if SVs are potentially causal for functional variation, we measured SV-mQTLs. This revealed over 230,464 methylation bins where the methylation is associated with common SVs within 100 kbp. Finally, we identified 65,659 methylation bins (28.5%) where the leading QTL variant is an SV. In conclusion, we demonstrate that graph pangenomes provide full SV structures, the associated methylation variation, and reveal tens of thousands of SV-mQTLs, underscoring the importance of assembly based analyses of human traits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».