Characterization of CYP2D6 Pharmacogenetic Variation in Sub‐Saharan African Populations
Notice bibliographique
Résumé
Cytochrome P450 2D6 (CYP2D6) is a key enzyme in drug response owing to its involvement in the metabolism of ~ 25% of clinically prescribed medications. The encoding CYP2D6 gene is highly polymorphic, and many pharmacogenetics studies have been performed worldwide to investigate the distribution of CYP2D6 star alleles (haplotypes); however, African populations have been relatively understudied to date. In this study, the distributions of CYP2D6 star alleles and predicted drug metabolizer phenotypes—derived from activity scores—were examined across multiple sub‐Saharan African populations based on bioinformatics analysis of 961 high‐depth whole genome sequences. This was followed by characterization of novel star alleles and suballeles in a subset of the participants via targeted high‐fidelity Single‐Molecule Real‐Time resequencing (Pacific Biosciences). This study revealed varying frequencies of known CYP2D6 alleles and predicted phenotypes across different African ethnolinguistic groups. Twenty‐seven novel CYP2D6 star alleles were predicted computationally and two of them were further validated. This study highlights the importance of studying variation in key pharmacogenes such as CYP2D6 in the African context to better understand population‐specific allele frequencies. This will aid in the development of better genotyping panels and star allele detection approaches with a view toward supporting effective implementation of precision medicine strategies in Africa and across the African diaspora.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».