Genetic landscape of recessive diseases in the Vietnamese population from large‐scale clinical exome sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Accurate profiling of population-specific recessive diseases is essential for the design of cost-effective carrier screening programs. However, minority populations and ethnic groups, including Vietnamese, are still underrepresented in existing genetic studies. Here, we reported the first comprehensive study of recessive diseases in the Vietnamese population. Clinical exome sequencing data of 4503 disease-associated genes obtained from a cohort of 985 Vietnamese individuals was analyzed to identify pathogenic variants, associated diseases and their carrier frequencies in the population. A total of 118 recessive diseases associated with 164 pathogenic or likely pathogenic variants were identified, among which 28 diseases had carrier frequencies of at least 1% (1 in 100 individuals). Three diseases were prevalent in the Vietnamese population with carrier frequencies of 2-12 times higher than in the world populations, including beta-thalassemia (1 in 23), citrin deficiency (1 in 31), and phenylketonuria (1 in 40). Seven novel pathogenic and two likely pathogenic variants associated with nine recessive diseases were discovered. The comprehensive profile of recessive diseases identified in this study enables the design of cost-effective carrier screening programs specific to the Vietnamese population.
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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 ».