• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

运行拼写检查以识别调控变体。

Running spell-check to identify regulatory variants.

机构信息

Department of Genome Sciences, University of Washington, Seattle, Washington, USA.

出版信息

Nat Genet. 2015 Aug;47(8):853-5. doi: 10.1038/ng.3364.

DOI:10.1038/ng.3364
PMID:26220134
Abstract

A major challenge in human genetics is pinpointing which non-coding genetic variants affect gene expression and disease risk. A new study in this issue describes a broadly applicable approach for this task that explicitly models cell type-specific regulatory motifs and generates variant effect predictions that are more accurate and interpretable than those of alternative tools.

摘要

人类遗传学的一个主要挑战是精确定位哪些非编码遗传变异会影响基因表达和疾病风险。本期杂志中的一项新研究描述了一种广泛适用的方法,该方法明确地模拟了细胞类型特异性的调控基序,并生成了比其他工具更准确和可解释的变异效应预测。

相似文献

1
Running spell-check to identify regulatory variants.运行拼写检查以识别调控变体。
Nat Genet. 2015 Aug;47(8):853-5. doi: 10.1038/ng.3364.
2
A method to predict the impact of regulatory variants from DNA sequence.一种从DNA序列预测调控变异影响的方法。
Nat Genet. 2015 Aug;47(8):955-61. doi: 10.1038/ng.3331. Epub 2015 Jun 15.
3
Challenges and progress in interpretation of non-coding genetic variants associated with human disease.与人类疾病相关的非编码基因变异解读中的挑战与进展
Exp Biol Med (Maywood). 2017 Jul;242(13):1325-1334. doi: 10.1177/1535370217713750. Epub 2017 Jun 5.
4
Mining the Unknown: Assigning Function to Noncoding Single Nucleotide Polymorphisms.挖掘未知:赋予非编码单核苷酸多态性功能
Trends Genet. 2017 Jan;33(1):34-45. doi: 10.1016/j.tig.2016.10.008. Epub 2016 Dec 6.
5
GERV: a statistical method for generative evaluation of regulatory variants for transcription factor binding.GERV:一种用于转录因子结合调控变异生成性评估的统计方法。
Bioinformatics. 2016 Feb 15;32(4):490-6. doi: 10.1093/bioinformatics/btv565. Epub 2015 Oct 17.
6
Polymorphism in regulatory gene sequences.调控基因序列中的多态性。
Genome Biol. 2001;2(1):COMMENT2001. doi: 10.1186/gb-2000-2-1-comment2001. Epub 2000 Dec 20.
7
Regulatory Single-Nucleotide Variant Predictor Increases Predictive Performance of Functional Regulatory Variants.调控单核苷酸变异预测器提高了功能性调控变异的预测性能。
Hum Mutat. 2016 Nov;37(11):1137-1143. doi: 10.1002/humu.23049. Epub 2016 Aug 31.
8
Sequential regulatory activity prediction across chromosomes with convolutional neural networks.基于卷积神经网络的跨染色体顺序调控活性预测
Genome Res. 2018 May;28(5):739-750. doi: 10.1101/gr.227819.117. Epub 2018 Mar 27.
9
Allele-specific expression: applications in cancer and technical considerations.等位基因特异性表达:在癌症中的应用及技术考虑因素。
Curr Opin Genet Dev. 2021 Feb;66:10-19. doi: 10.1016/j.gde.2020.10.007. Epub 2020 Dec 28.
10
A computation to integrate the analysis of genetic variations occurring within regulatory elements and their possible effects.一种整合对调控元件内发生的遗传变异及其可能影响的分析的计算方法。
J Comput Biol. 2009 Dec;16(12):1731-47. doi: 10.1089/cmb.2008.0247.

引用本文的文献

1
Role of Non-Coding Variants in Brugada Syndrome.非编码变异在 Brugada 综合征中的作用。
Int J Mol Sci. 2020 Nov 13;21(22):8556. doi: 10.3390/ijms21228556.
2
regBase: whole genome base-wise aggregation and functional prediction for human non-coding regulatory variants.regBase:人类非编码调控变异的全基因组碱基水平聚集和功能预测。
Nucleic Acids Res. 2019 Dec 2;47(21):e134. doi: 10.1093/nar/gkz774.
3
Predicting regulatory variants with composite statistic.使用复合统计量预测调控变异体。

本文引用的文献

1
A method to predict the impact of regulatory variants from DNA sequence.一种从DNA序列预测调控变异影响的方法。
Nat Genet. 2015 Aug;47(8):955-61. doi: 10.1038/ng.3331. Epub 2015 Jun 15.
2
Enhancer evolution across 20 mammalian species.20种哺乳动物物种的增强子进化
Cell. 2015 Jan 29;160(3):554-66. doi: 10.1016/j.cell.2015.01.006.
3
A method for calculating probabilities of fitness consequences for point mutations across the human genome.一种计算人类基因组中单个点突变适应性后果概率的方法。
Bioinformatics. 2016 Sep 15;32(18):2729-36. doi: 10.1093/bioinformatics/btw288. Epub 2016 Jun 6.
Nat Genet. 2015 Mar;47(3):276-83. doi: 10.1038/ng.3196. Epub 2015 Jan 19.
4
Partitioning heritability of regulatory and cell-type-specific variants across 11 common diseases.11种常见疾病中调控性和细胞类型特异性变异的遗传性划分
Am J Hum Genet. 2014 Nov 6;95(5):535-52. doi: 10.1016/j.ajhg.2014.10.004.
5
Fine-scale chromatin interaction maps reveal the cis-regulatory landscape of human lincRNA genes.精细尺度染色质相互作用图谱揭示了人类 lincRNA 基因的顺式调控景观。
Nat Methods. 2015 Jan;12(1):71-8. doi: 10.1038/nmeth.3205. Epub 2014 Dec 1.
6
FunSeq2: a framework for prioritizing noncoding regulatory variants in cancer.FunSeq2:一种对癌症中非编码调控变异进行优先级排序的框架。
Genome Biol. 2014;15(10):480. doi: 10.1186/s13059-014-0480-5.
7
Enhanced regulatory sequence prediction using gapped k-mer features.使用带缺口的 k-mer 特征增强调控序列预测。
PLoS Comput Biol. 2014 Jul 17;10(7):e1003711. doi: 10.1371/journal.pcbi.1003711. eCollection 2014 Jul.
8
Functional annotation of noncoding sequence variants.非编码序列变异的功能注释。
Nat Methods. 2014 Mar;11(3):294-6. doi: 10.1038/nmeth.2832. Epub 2014 Feb 2.
9
A general framework for estimating the relative pathogenicity of human genetic variants.一种用于估计人类遗传变异相对致病性的通用框架。
Nat Genet. 2014 Mar;46(3):310-5. doi: 10.1038/ng.2892. Epub 2014 Feb 2.
10
Chromatin marks identify critical cell types for fine mapping complex trait variants.染色质标记可鉴定精细定位复杂性状变异的关键细胞类型。
Nat Genet. 2013 Feb;45(2):124-30. doi: 10.1038/ng.2504. Epub 2012 Dec 23.