The unsolved rare genetic disease atlas? An analysis of the unexplained phenotypic descriptions in OMIM®
Notice bibliographique
Résumé
For years, the genetics community has estimated the number of individual rare genetic diseases to be approximately 6,000-8,000. A commonly quoted derivation of this estimate is based on the simple addition of the number of phenotypic entries with and without confirmed molecular etiologies in the Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM®). Here, we examine the validity of this estimation by mining the phenotypic entries in OMIM that are of likely or suspected Mendelian inheritance without a molecular cause (MIM number prefix "%" or "null"). Of the 3,204 unsolved phenotypic entries in OMIM, only two-thirds (2,034 entries) represented rare diseases. Of these, 8% were considered "well-established" based on their description in commonly used reference textbooks. We hypothesize based on the large proportion of entries that represent single families reported prior to 2011, that a number of the unsolved entries represent pathogenic variants in known genes. The novel gene discovery potential of these entries is therefore likely lower than originally thought. Given that the majority of the ~300 new disease-gene associations curated each year by OMIM were never associated with a "%" or "null" sign, the true scope of the rare disease atlas is likely much larger than previously anticipated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».