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Enregistrement W7028692270

The Genetic Architecture of Pigmentation Traits in Modern Human Populations

2021· dissertation· W7028692270 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2021
Typedissertation
Langue
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématiquemelanin and skin pigmentation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésGenetic architecturePleiotropyGenetic variationTraitSingle-nucleotide polymorphismPopulationHeritabilityGeneAlleleQuantitative trait locus
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pigmentation traits, here defined as hair, eye and constitutive skin pigmentation are some the most variable phenotypes among human populations. They have a complex genetic basis, in which interactions among genes and pleiotropy are common. Several genes involved in the pigmentation pathway have been described across mammalian species, which explain a significant proportion of the normal pigmentation variation in humans. However, the full understanding of the genetic architecture of pigmentation in human populations has not yet been achieved. Major effect genes are known to explain a relatively high proportion of the variance for each pigmentation trait at a population-basis level, but a substantial number of genetic loci modulating pigmentation in several populations have small effects and remain unknown. The objective of my thesis was to contribute to and improve the state of knowledge of the genetic architecture of pigmentation traits in modern humans. To achieve this, I have taken advantage of novel approaches at different stages of the research program, such as the use of large sample sizes and different cohorts, the application of diverse statistical approaches, and the use of genomic and epigenomic databases and computational advances to follow-up putative causal loci. I have identified a complex genetic architecture across known pigmentation regions such as TYR and OCA2, in which a combination of missense and non-coding SNPs are independently associated with pigmentation traits. These associations seem to vary among populations and among pigmentation traits to certain extent, as evidenced by fine-mapping and genetic correlations in a Canadian cohort of European ancestry. Finally, I explored the putative regulatory role of pigmentation loci. I have identified shared causal signals between hair or eye colour and quantitative trait loci (i.e. methylation and expression), and I have identified significant associations between hair or eye colour and the expression of pigmentation genes such as OCA2 and SLC24A4. Overall, my research has nominated several candidate causal variants across loci, and has provided insights to further explore the biological role of these SNPs in human pigmentation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,328 · 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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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