Signatures of natural selection and ethnic-specific prevalence of NPC1 pathogenic mutations contributing to obesity and Niemann–Pick disease type C1
Notice bibliographique
Résumé
While homozygous pathogenic mutations in the NPC1 gene cause Niemann-Pick type C1 disease, heterozygous mutations cause highly-penetrant obesity. We aimed to investigate the prevalence of NPC1 mutations and their signatures of natural selection in 122,678 exome sequenced participants from six ethnic groups in the Genome Aggregation Database. Pathogenic missense coding mutations were identified by in silico tools and the ClinVar database. Signatures of natural selection were assessed by the probability of NPC1 being loss-of-function mutation intolerant and Z-scores of observed/expected synonymous and non-synonymous mutation ratios. There was no evidence of negative selection observed for synonymous, non-synonymous and loss-of-function mutations. However, there were significant ethnic differences in the prevalence of heterozygous pathogenic NPC1 mutations ranging from 0.56% in Ashkenazi Jewish to 3.26% in African/African Americans (5.8-fold difference). Four homozygous carriers of pathogenic NPC1 mutations were also identified, belonging to the South Asian population. In conclusion, NPC1 mutations are consistent with a model of balanced selection, where heterozygotes and homozygotes have higher and lower reproductive fitness, respectively. Therefore, NPC1 heterozygous mutations may account for a substantial and ethnic-dependent percentage of obesity in the general population, while NPC1 homozygous mutations may be frequent in the South Asian populations and warrants more investigation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».