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Enregistrement W3009246199 · doi:10.1161/strokeaha.119.028840

Global Assessment of Mendelian Stroke Genetic Prevalence in 101 635 Individuals From 7 Ethnic Groups

2020· article· en· W3009246199 sur OpenAlexaff
Nickrooz Grami, Michael Chong, Ricky Lali, Pedrum Mohammadi‐Shemirani, David Henshall, Kristiina Rannikmäe, Guillaume Paré

Notice bibliographique

RevueStroke · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and genetic disorders
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésNonsynonymous substitutionMedicineGeneticsMendelian inheritanceIn silicoEthnic groupGeneBiologyGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Purpose— Mendelian stroke confers a high lifetime risk for mutation carriers; however, ethnicity-specific prevalence estimates have been difficult to establish. Methods— Eighteen genes responsible for Mendelian stroke were investigated using the Genome Aggregation Database. Genome Aggregation Database participants belonged to 1 of 7 populations: African/African-American, Latino/Admixed American, Ashkenazi Jewish, East Asian, Finnish European, non-Finnish European, and South Asian. Rare nonsynonymous variants from 101 635 participants free of neurological disease were examined for each ethnicity. Mutations were categorized according to 3 nested classes: pathogenic clinical variants, likely damaging variants based on in silico prediction, and all nonsynonymous variants. Results— ABCC6 , KRIT1 , CECR1 , COL3A1 , COL4A1 , COL4A2 , COLGALT1 , GLA , HTRA1 , NOTCH3 , RNF213 , and TREX1 harbored pathogenic clinical variants in Genome Aggregation Database. Across all 18 genes, total nonsynonymous carrier frequency was found to be high in 5 ethnicities (African/African-American, Latino/Admixed American, East Asian, non-Finnish European, and South Asian; 28.5%–37.5%) while lower total frequencies were estimated for in silico–predicted likely damaging variants (14.9%–19.7%) and pathogenic clinical variants (0.7%–2.8%). Overall, East Asian exhibited the highest total pathogenic clinical mutation carrier frequency (2.8%). ABCC6 pathogenic clinical variants were most prevalent among East Asian (0.8%). Pathogenic NOTCH3 variants, causal for cerebral autosomal dominant arteriopathy with subcortical infarcts and leukoencephalopathy, were most frequent among East Asian (1.1%) and South Asian (1.2%). East Asian also demonstrated the highest carrier rate for RNF213 (0.8%). Finnish European exhibited the greatest HTRA1 frequency (0.2%), while COL4A1 pathogenic variants were most prevalent in African/African-American (0.3%). Conclusions— Especially, among pathogenic clinical variants, Mendelian stroke genetic prevalence differed significantly between populations. These prevalence estimates may serve as guides for screening and risk profiling in patients worldwide, particularly for understudied non-European populations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations37
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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