Genetic diversity of variants involved in drug response and metabolism in Sri Lankan populations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Interpopulation differences in drug responses are well documented, and in some cases they correspond to differences in the frequency of associated genetic markers. Understanding the diversity of genetic markers associated with drug response across different global populations is essential to infer population rates of drug response or risk for adverse drug reactions, and to guide implementation of pharmacogenomic testing. Sri Lanka is a culturally and linguistically diverse nation, but little is known about the population genetics of the major Sri Lankan ethnic groups. The objective of this study was to investigate the diversity of pharmacogenomic variants in the major Sri Lankan ethnic groups. METHODS: We examined the allelic diversity of more than 7000 variants in genes involved in drug biotransformation and response in the three major ethnic populations of Sri Lanka (Sinhalese, Sri Lankan Tamils, and Moors), and compared them with other South Asian, South East Asian, and European populations using Wright's Fixation Index, principal component analysis, and STRUCTURE analysis. RESULTS: We observed overall high levels of similarity within the Sri Lankan populations (median FST=0.0034), and between Sri Lankan and other South Asian populations (median FST=0.0064). Notably, we observed substantial differentiation between Sri Lankan and European populations for important pharmacogenomic variants related to warfarin (VKORC1 rs9923231) and clopidogrel (CYP2C19 rs4986893) response. CONCLUSION: These data expand our understanding of the population structure of Sri Lanka, provide a resource for pharmacogenomic research, and have implications for the clinical use of genetic testing of pharmacogenomic variants in these populations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».