New insights into the landscape of <i>ALPL</i> gene variants in patients with hypophosphatasia from the Global <scp>HPP</scp> Registry
Notice bibliographique
Résumé
Hypophosphatasia (HPP) is a rare, inherited metabolic disease characterized by low tissue-nonspecific alkaline phosphatase activity due to ALPL gene variants. We describe ALPL variants from the observational, prospective, multinational Global HPP Registry. Inclusion in the analysis required a diagnosis of HPP, low serum ALP activity, and ≥1 ALPL variant. Of 1176 patients enrolled as of September 2022, 814 met inclusion criteria in Europe (48.9%), North America (36.7%), Japan (10.2%), Australia (2.6%), and elsewhere (1.6%). Most patients (74.7%) had 1 ALPL variant; 25.3% had ≥2 variants. Nearly all patients (95.6%) had known disease-causing variants; 4.4% had variants of uncertain significance. Disease-causing variants were predominantly missense (770/1556 alleles). The most common variants were c.571G>A (102/1628 alleles), c.1250A>G (66/1628 alleles), and c.1559del (61/1628 alleles). Variant profiles were generally consistent, except in Japan, where a higher proportion of patients (68.7%) had ≥2 ALPL variants, likely because more had disease onset before age 6 months (53.0% vs. 10.1%-23.1% elsewhere). Frameshift mutations (61/164 alleles) and inframe deletions (7/164 alleles) were more common in Japan. Twenty-three novel variants were discovered, each in a single geographic region, predominantly Europe. Analyses confirmed previously known ALPL variants, identified novel variants, and characterized geographic variation in frequency and type of ALPL variants in a large population.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».