Prevalence of selected genomic deletions and duplications in a <scp>F</scp>rench–<scp>C</scp>anadian population‐based sample of newborns
Notice bibliographique
Résumé
Chromosomal microarray analysis has identified many novel microdeletions or microduplications that produce neurodevelopmental disorders with a recognizable clinical phenotype and that are not observed in normal individuals. However, imbalance of other genomic regions is associated with a variable phenotype with intellectual disability (ID) or autism in some individuals but are also observed in completely normal individuals. Several large studies have reported the prevalence of copy number (CN) variants in people with particular features (e.g., ID, autism, schizophrenia, or epilepsy); few studies have investigated the prevalence of genomic CN changes in the general population. We used a high-throughput method to screen 6813 consecutive cord blood samples from a predominantly French-Canadian population to assess genomic CN in five genomic regions: 1p36, 15q11-q13, 16p11.2, 16p11.2-p12.2, and 22q11.2. We identified one deletion and one duplication within 1p36, two deletions of 15q11-q13, eight deletions of 16p11.2-p12.2, two deletions and five duplications of 16p11.2, and six duplications of 22q11.2. This study provides estimates of the frequency of CN variants in an unselected population. Our findings have important implications for genetic counseling.
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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 | 0,001 |
| 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 ».