Rare diseases load through the study of a regional population
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rare genetic diseases impact many people worldwide and are challenging to diagnose. In this study, we introduce a novel regional population cohort approach to identify pathogenic variants that occur more frequently within specific populations and are of clinical interest. We utilized a cohort from Quebec, including the Saguenay–Lac-Saint-Jean region, which is known for its founder effect and higher frequency of certain pathogenic variants. By analyzing both the frequency of these variants and their origin through shared identical-by-descent segments, we validated 38 variants previously reported as being more common due to the founder effect. Additionally, we identified 42 unreported founder variants in Quebec or the Saguenay–Lac-Saint-Jean, some with carrier rates estimates as high as 1/22. We also observed a greater deleterious mutational load for the studied variants in individuals from the Saguenay–Lac-Saint-Jean compared to other urban Quebec regions. These findings were brought to the clinic where 12 pathogenic variants were detected in patients, including 3 that are responsible for very severe diseases and could be considered for inclusion in a carrier test for the Saguenay–Lac-Saint-Jean population. This study highlights the potential underestimation of rare disease prevalence and presents a population-based approach that could aid clinicians in their diagnostic efforts and patients’ management.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».