Performance of an allele‐level multi‐locus HLA genotype imputation tool in hematopoietic stem cell donors from Quebec
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Donor-recipient HLA compatibility is an important determinant of transplant outcomes. Allele-group to allele-level imputations help assign HLA genotypes when allele-level genotypes are not available during donor selection. METHODS: We evaluated the performance of HaploStats, an allele-level multi-locus HLA genotype imputation tool from the National Marrow Donor Program, in a cross-sectional study including hematopoietic stem cell donors (HSCD) from Quebec, Canada. A total of 144 self-identified Caucasian HSCD genotyped at the allele-group and allele-level for HLA-A, -B, -C, -DRB1, and -DQB1 loci were studied. We compared allele-level genotypes imputed by HaploStats to those obtained by the reference standard, sequenced-based typing (SBT). RESULTS: Imputation performance, determined by allele-level genotype recall (fraction of matching imputed and sequenced genotypes) was 97%, 96%, 95%, 84%, and 81% for HLA-A, -B, -C, -DRB1, and -DQB1 loci, respectively. Our sample deviated from Hardy-Weinberg equilibrium only at the HLA-DRB1 locus. Residual ambiguity, determined by typing resolution scores (TRS), was greatest for HLA class II loci (average TRS 0.65 and 0.80 for DRB1 and DQB1, respectively). In contrast, average TRS of 0.88, 0.84, and 0.92 was observed for HLA-A, -B, and -C, respectively. CONCLUSIONS: HLA allele imputation from ambiguous genotypes demonstrate satisfactory prediction accuracy for HLA class I but modest prediction accuracy for HLA class II loci in self-identified Caucasian HSCD from Quebec. While consideration of high-resolution allele and haplotype frequencies in the Quebec population may improve the performance of available allele-level multi-locus genotype imputation tools in Quebec, this study suggests that genotyping at the first two field level should be conducted whenever possible.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».