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Enregistrement W2774954992 · doi:10.1038/s41598-017-17564-y

Estimating the occurrence of primary ubiquinone deficiency by analysis of large-scale sequencing data

2017· article· en· W2774954992 sur OpenAlexafffund
Bryan Hughes, Paul M. Harrison, Siegfried Hekimi

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCoenzyme Q10 studies and effects
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAssociation for Molecular PathologyMcGill University
Mots-clésPrimary (astronomy)Scale (ratio)Computational biologyComputer scienceData scienceBioinformaticsBiologyGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Primary ubiquinone (UQ) deficiency is an important subset of mitochondrial disease that is caused by mutations in UQ biosynthesis genes. To guide therapeutic efforts we sought to estimate the number of individuals who are born with pathogenic variants likely to cause this disorder. We used the NCBI ClinVar database and literature reviews to identify pathogenic genetic variants that have been shown to cause primary UQ deficiency, and used the gnomAD database of full genome or exome sequences to estimate the frequency of both homozygous and compound heterozygotes within seven genetically-defined populations. We used known population sizes to estimate the number of afflicted individuals in these populations and in the mixed population of the USA. We then performed the same analysis on predicted pathogenic loss-of-function and missense variants that we identified in gnomAD. When including only known pathogenic variants, our analysis predicts 1,665 affected individuals worldwide and 192 in the USA. Adding predicted pathogenic variants, our estimate grows to 123,789 worldwide and 1,462 in the USA. This analysis predicts that there are many undiagnosed cases of primary UQ deficiency, and that a large proportion of these will be in developing regions of the world.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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