Prevalence Estimates of Polycystic Kidney and Liver Disease by Population Sequencing
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».