Complex Genetic in Autosomal Dominant Polycystic Kidney Disease (ADPKD)
Notice bibliographique
Résumé
Background: ADPKD is genetically heterogeneous and primarily due to mutations in PKD1 or PKD2. Complex inheritance with biallelic PKD1 or digenic PKD1 and PKD2 mutations (a.k.a. complex genetic) has been reported in a small number of families. Here, we report the prevalence and genotype-phenotype correlation of patients with complex genetic from the extended Toronto Genetic Epidemiology Study of PKD. Methods: All study patients underwent PKD1 and PKD2 mutation screening by targeted Next-Generation sequencing (NGS) and multiplex ligation-dependent probe amplification in mutation-negative 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. Patients with complex genetic were defined as those with two pathogenic mutations in PKD1, or in PKD1 and PKD2. Phase was determined in all patients with PKD1 biallelic mutations. Results: We found genetic complexity in 47/993 (4.7%) of families with an identifiable PKD1 or PKD2 mutations. Preliminary results from 44 of 53 patients in these families suggest that patients with a protein-truncating (PT) and a non-truncating (NT) PKD1 mutation have more severe disease (by eGFR and TKV; see figure) than patients with two PT-PKD1 mutations in-cis, two NT-PKD1 mutations in-trans, or PKD1 and PKD2 digenic mutations. Conclusions: In this large cohort study from a single geographic region, we found that patients with genetic complexity in ˜5% of families with a known PKD1 or PKD2 mutation. Delineating complex genetic by NGS has important implications for genetic counselling and may improve clinical prognostication in ADPKD. Funding: Government Support - Non-U.S.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».