Using the ancestral recombination graph to study the transmission history of rare variants in populations with founder events
Notice bibliographique
Résumé
Les généalogies génétiques représentent l'ascendance d'un échantillon et sont souvent codées sous forme de graphes de recombinaison ancestrale (ARG). Il est récemment devenu possible de déduire ces généalogies génétiques à partir de données de séquençage ou de génotypage et les analyser ensuite avec des techniques évolutives et statistiques. Malheureusement, les généalogies déduites peuvent être biaisées et présenter du bruit, compliquant leur applicabilité. Le but de ce projet est d'étudier l'application des méthodes ARG pour imputer et retracer systématiquement la transmission de toutes les variantes de maladies dans les populations fondatrices. En particulier, on se limitera aux cas où les longs haplotypes partagés permettent de déterminer avec précision les liens de parenté. On applique les méthodes développées à la population du Québec, où plusieurs événements fondateurs ont entraîné une distribution inégale des variants pathogènes dans les régions, et où grand nombre de pedigrees est disponible.Nous avons validé notre approche avec neuf mutations fondatrices pour la région SLSJ, démontrant une grande précision pour l'âge des mutations, l'imputation et l'estimation de la fréquence régionale. Nous avons montré que ce sous-ensemble de porteurs de haute qualité est suffisant pour saisir les associations précédemment décrites avec des variants pathogènes du gène LPL.Cette méthode caractérise systématiquement les variants rares dans les populations fondatrices, établissant une approche rapide et précise pour informer les programmes de dépistage génétique
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 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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».