Molecular characterization of a large cohort of mucopolysaccharidosis patients: Iran Mucopolysaccharidosis RE‐diagnosis study (IMPRESsion)
Notice bibliographique
Résumé
Mucopolysaccharidoses (MPSs) are rare, heterogeneous inborn errors of metabolism (IEM) diagnosed through a combination of clinical, biochemical, and genetic investigations. The aim of this study was molecular characterization of the largest cohort of Iranian MPS patients (302 patients from 289 unrelated families), along with tracking their ethnicity and geographical origins. 185/289 patients were studied using an IEM-targeted NGS panel followed by complementary Sanger sequencing, which led to the diagnosis of 154 MPS patients and 5 non-MPS IEMs (diagnostic yield: 85.9%). Furthermore, 106/289 patients who were referred with positive findings went through reanalysis and confirmatory tests which confirmed MPS diagnosis in 104. Among the total of 258 MPS patients, 225 were homozygous, 90 harbored novel variants, and 9 had copy number variations. MPS IV was the most common type (34.8%) followed by MPS I (22.7%) and MPS VI (22.5%). Geographical origin analysis unveiled a pattern of distribution for frequent variants in ARSB (c.430G>A, c.962T>C [p.Leu321Pro], c.281C>A [p.Ser94*]), GALNS (c.319G>A [p.Ala107Thr], c.860C>T [p.Ser287Leu], c.1042A>G [p.Thr348Ala]), and IDUA (c.1A>C [p.Met1Leu], c.1598C>G [p.Pro533Arg], c.1562_1563insC [p.Gly522Argfs*50]). Our extensive patient cohort reveals the genetic and geographic landscape of MPS in Iran, which provides insight into genetic epidemiology of MPS and can facilitate a more cost-effective, time-efficient diagnostic approach based on the region-specific variants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».