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Enregistrement W4411080019 · doi:10.1101/2025.06.05.25329068

Exome sequencing and analysis of 44,028 British South Asians enriched for high autozygosity

2025· preprint· en· W4411080019 sur OpenAlexaff
Christopher DeBoever, Klaudia Walter, Georgios Kalantzis, Chen Li, Sahar V. Mozaffari, Kousik Kundu, Benjamin M. Jacobs, Pedrum Mohammadi‐Shemirani, Anthony M. Musolf, Jonathan Davitte, Melis A. Aksit, Joseph Gafton, Katrina A. Catalano, Adem Y. Dawed, Robert Graham, Bin Guo, Namrata Gupta, Teng Hiang Heng, Karen A. Hunt, Vivek Iyer, Claudia Langenberg, Frederik H. Lassen, Daniel G. MacArthur, Eamonn R. Maher, Cyrielle Maroteau, William Newman, Stephen O’Rahilly, Duncan S. Palmer, Iaroslav Popov, Moneeza K. Siddiqui, Michael Simpson, Marie Spreckley, John Wright, Guillermo del Angel, Slavé Petrovski, Emily Holzinger, Joseph Maranville, Laura Addis, Richard M. Turner, Karol Estrada, Simone Longerich, Joanna M. M. Howson, Yalda Jamshidi, Eric B. Fauman, Melissa Miller, Dorothée Diogo, Richard C. Trembath, Sarah Finer, Hilary C. Martin, David A. van Heel

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomic variations and chromosomal abnormalities
Établissements canadiensDiscovery Centre
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilSt George's University Hospitals NHS Foundation TrustPublic Health EnglandUniversity of OxfordKing's College LondonNovo NordiskNational Institute for Health and Care ResearchAlnylam PharmaceuticalsMaze TherapeuticsBarts CharityWellcome TrustBarts Health NHS TrustGlaxoSmithKlineBristol-Myers SquibbAstraZenecaNIHR Cambridge Biomedical Research CentreBroad InstitutePfizerQueen Mary University of London
Mots-clésExome sequencingExomeGenealogyHistoryGeneticsBiologyMutationGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Genes and Health (G&H) is a biomedical study of adult British-Pakistani and -Bangladeshi research volunteers enriched for autozygosity. We performed whole exome sequencing in 44,028 G&H participants, establishing the largest publicly available South Asian exome resource linked to longitudinal electronic health records. We performed association analyses for 646 traits under additive and recessive models, and meta-analysis of 33 cardiometabolic traits with UK Biobank, finding more than 100 novel gene-phenotype associations such as ADAM15 with pulmonary oedema and ADCY6 with intracerebral haemorrhage. We identified 2,991 genes with rare biallelic predicted loss-of-function (“knockout”) genotypes, 546 of which had not been previously reported. We show that the presence of knockouts in adults is associated with 2.2-times higher likelihood of drugs progressing beyond Phase 1 clinical trial. We further illustrate how their phenotypic profile can enhance efficacy and safety assessment of drug targets and aid in the interpretation of variants with ambiguous clinical significance in autosomal recessive disease genes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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