PKD1 and PKD2 Copy Number Variations (CNVs) in Extended Toronto Genetic Epidemiologic Study of Polycystic Kidney Disease (eTGESP)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Autosomal dominant polycystic kidney disease (ADPKD) is genetically heterogeneous and primarily due to mutations in PKD1 or PKD2. Although CNVs including genomic deletion/duplication in PKD1 and PKD2 are uncommon, they explain a subset of cases with no mutations detected by NGS studies. Here, we report our results of a CNV screen in a cohort of 1,811 patients from 1,271 different families from eTGESP. Methods: We screened all study patients for PKD1 and PKD2 mutations by targeted NGS and multiplex ligation-dependent probe amplification (MLPA) in NGS mutationnegative cases. Standard algorithms for sequence alignment, base calling, and QC filtering were applied to identify rare (MAF ≤1%) deleterious variants of high and moderate impact as predicted by multiple predictive algorithms. MLPA was performed using two kits (Probemix P351-D1 and P352-E1) from MRC Holland; all detected CNVs were validated by Sanger sequencing and droplet digital PCR (ddPCR) whenever possible. Results: NGS-based screen failed to detect any definitive PKD1 or PKD2 mutations in 253/1,271 (20%) of families. Follow-up testing with MLPA identified CNVs in 29 of 253 (11.5%) NGS screen-negative families, including 15 with heterozygous PKD1 deletions, 12 with heterozygous PKD2 deletions, and 2 with heterozygous PKD1 duplications; one PKD1 CNV mosiac was also identified. Conclusions: In this large cohort study from a single geographical region, we found PKD1 and PKD2 CNVs are rare causes of ADPKD, but account for 2.3% (29/1,271) of the entire study cohort and ˜10% of our NGS screen-negative families. MPLA provides an important follow-up test for NGS-based PKD1 and PKD2 screen.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».