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Enregistrement W3042457858 · doi:10.2215/cjn.02320220

Insights into Autosomal Dominant Polycystic Kidney Disease from Genetic Studies

2020· review· en· W3042457858 sur OpenAlexafffund
Matthew B. Lanktree, Amirreza Haghighi, Ighli di Bari, Xuewen Song, York Pei

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of the American Society of Nephrology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and Kidney Cyst Diseases
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of TorontoMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesKidney Foundation of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Society of Nephrology
Mots-clésPKD1Autosomal dominant polycystic kidney diseaseMedicineSanger sequencingPolycystic kidney diseaseDiseaseCystic kidney diseaseGermline mutationGenetic testingBioinformaticsGeneticsMutationBiologyPathologyInternal medicineGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autosomal dominant polycystic kidney disease is the most common monogenic cause of ESKD. Genetic studies from patients and animal models have informed disease pathobiology and strongly support a “threshold model” in which cyst formation is triggered by reduced functional polycystin dosage below a critical threshold within individual tubular epithelial cells due to ( 1 ) germline and somatic PKD1 and/or PKD2 mutations, ( 2 ) mutations of genes ( e.g. , SEC63 , SEC61B , GANAB , PRKCSH , DNAJB11 , ALG8 , and ALG9 ) in the endoplasmic reticulum protein biosynthetic pathway, or ( 3 ) somatic mosaicism. Genetic testing has the potential to provide diagnostic and prognostic information in cystic kidney disease. However, mutation screening of PKD1 is challenging due to its large size and complexity, making it both costly and labor intensive. Moreover, conventional Sanger sequencing–based genetic testing is currently limited in elucidating the causes of atypical polycystic kidney disease, such as within-family disease discordance, atypical kidney imaging patterns, and discordant disease severity between total kidney volume and rate of eGFR decline. In addition, environmental factors, genetic modifiers, and somatic mosaicism also contribute to disease variability, further limiting prognostication by mutation class in individual patients. Recent innovations in next-generation sequencing are poised to transform and extend molecular diagnostics at reasonable costs. By comprehensive screening of multiple cystic disease and modifier genes, targeted gene panel, whole-exome, or whole-genome sequencing is expected to improve both diagnostic and prognostic accuracy to advance personalized medicine in autosomal dominant polycystic kidney disease.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,330 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations141
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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