Rare diseases load through the study of a regional population
Notice bibliographique
Résumé
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 causing Mendelian diseases that occur more frequently within specific populations and are of clinical interest for carrier testing. We utilized a cohort from Quebec, including the Saguenay-Lac-Saint-Jean region, which is known for its founder effect followed by a rapid expansion and higher frequency of certain pathogenic variants. By analyzing both their frequency and origin through shared identical-by-descent segments, we identified founder variants. We calculated and compared their frequency in individuals originating from the Saguenay-Lac-Saint-Jean and from other urban Quebec regions. We validated 38 previously reported variants as being more common due to the founder effect and population expansion. Additionally, we identified 42 unreported founder variants in Quebec or 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 diagnosed patients. Five variants found in this study 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.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».