Human de novo mutation rates from a four-generation pedigree reference
Notice bibliographique
Résumé
. Here using five complementary short-read and long-read sequencing technologies, we phased and assembled more than 95% of each diploid human genome in a four-generation, twenty-eight-member family (CEPH 1463). We estimate 98-206 DNMs per transmission, including 74.5 de novo single-nucleotide variants, 7.4 non-tandem repeat indels, 65.3 de novo indels or structural variants originating from tandem repeats, and 4.4 centromeric DNMs. Among male individuals, we find 12.4 de novo Y chromosome events per generation. Short tandem repeats and variable-number tandem repeats are the most mutable, with 32 loci exhibiting recurrent mutation through the generations. We accurately assemble 288 centromeres and six Y chromosomes across the generations and demonstrate that the DNM rate varies by an order of magnitude depending on repeat content, length and sequence identity. We show a strong paternal bias (75-81%) for all forms of germline DNM, yet we estimate that 16% of de novo single-nucleotide variants are postzygotic in origin with no paternal bias, including early germline mosaic mutations. We place all this variation in the context of a high-resolution recombination map (~3.4 kb breakpoint resolution) and find no correlation between meiotic crossover and de novo structural variants. These near-telomere-to-telomere familial genomes provide a truth set to understand the most fundamental processes underlying human genetic variation.
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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 | 0,000 | 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 ».