Exome sequencing of Saudi Arabian patients with ADPKD
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Autosomal dominant polycystic kidney disease (ADPKD) is characterized by progressive development of kidney cysts and enlargement and dysfunction of the kidneys. The Consortium of Radiologic Imaging Studies of the Polycystic Kidney Disease (CRISP) cohort revealed that 89.1% had either a PKD1 or PKD2 mutation. Of the CRISP patients with a genetic cause detected, mutations in PKD1 accounted for 85%, while mutations in the PKD2 accounted for the remaining 15%. Here, we report exome sequencing of 16 Saudi patients diagnosed with ADPKD and 16 ethnically matched controls.Methods: Exome sequencing was performed using combinatorial probe-anchor synthesis and improved DNA Nanoballs technology on BGISEQ-500 sequencers (BGI, China) using the BGI Exome V4 (59 Mb) Kit. Identified variants were validated with Sanger sequencing.Results: With the exception of GC-rich exon 1, we obtained excellent coverage of PKD1 (mean read depth = 88) including both duplicated and non-duplicated regions. Of nine patients with typical ADPKD presentations (bilateral symmetrical kidney involvement, positive family history, concordant imaging, and kidney function), four had protein truncating PKD1 mutations, one had a PKD1 missense mutation, and one had a PKD2 mutation. These variants have not been previously observed in the Saudi population. In seven clinically diagnosed ADPKD cases but with atypical features, no PKD1 or PKD2 mutations were identified, but rare predicted pathogenic heterozygous variants were found in cystogenic candidate genes including PKHD1, PKD1L3, EGF, CFTR, and TSC2.Conclusions: Mutations in PKD1 and PKD2 are the most common cause of ADPKD in Saudi patients with typical ADPKD. Abbreviations: ADPKD: Autosomal dominant polycystic kidney disease; CFTR: Cystic fibrosis transmembrane conductance regulator; EGF: Epidermal growth factor; MCIC: Mayo Clinic Imaging Classification; PKD: Polycystic kidney disease; TSC2: Tuberous sclerosis complex 2
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».