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Enregistrement W2888346415 · doi:10.1681/asn.2018050493

Prevalence Estimates of Polycystic Kidney and Liver Disease by Population Sequencing

2018· article· en· W2888346415 sur OpenAlexaff
Matthew B. Lanktree, Amirreza Haghighi, Elsa Guiard, Ioan-Andrei Iliuta, Xuewen Song, Peter C. Harris, Andrew D. Paterson, York Pei

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and Kidney Cyst Diseases
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenPublic Health OntarioUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases
Mots-clésPKD1Autosomal dominant polycystic kidney diseaseGeneticsExome sequencingPopulationBiologyExomePolycystic kidney diseasePenetranceGenome-wide association studyMutationMedicineGeneSingle-nucleotide polymorphismGenotypePhenotypeKidney

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Estimating the prevalence of autosomal dominant polycystic kidney disease (ADPKD) is challenging because of age-dependent penetrance and incomplete clinical ascertainment. Early studies estimated the lifetime risk of ADPKD to be about one per 1000 in the general population, whereas recent epidemiologic studies report a point prevalence of three to five cases per 10,000 in the general population. Methods To measure the frequency of high-confidence mutations presumed to be causative in ADPKD and autosomal dominant polycystic liver disease (ADPLD) and estimate lifetime ADPKD prevalence, we used two large, population sequencing databases, gnomAD (15,496 whole-genome sequences; 123,136 exome sequences) and BRAVO (62,784 whole-genome sequences). We used stringent criteria for defining rare variants in genes involved in ADPKD ( PKD1 , PKD2 ), ADPLD ( PRKCSH , SEC63 , GANAB , ALG8 , SEC61B , LRP5 ), and potential cystic disease modifiers; evaluated variants for quality and annotation; compared variants with data from an ADPKD mutation database; and used bioinformatic tools to predict pathogenicity. Results Identification of high-confidence pathogenic mutations in whole-genome sequencing provided a lower boundary for lifetime ADPKD prevalence of 9.3 cases per 10,000 sequenced. Estimates from whole-genome and exome data were similar. Truncating mutations in ADPLD genes and genes of potential relevance as cyst modifiers were found in 20.2 cases and 103.9 cases per 10,000 sequenced, respectively. Conclusions Population whole-genome sequencing suggests a higher than expected prevalence of ADPKD-associated mutations. Loss-of-function mutations in ADPLD genes are also more common than expected, suggesting the possibility of unrecognized cases and incomplete penetrance. Substantial rare variation exists in genes with potential for phenotype modification in ADPKD.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations309
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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