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Enregistrement W7008368865

Caractérisation de variants génétiques pour estimer la prévalence de Niemann-Pick type C au Québec

2022· dissertation· fr· W7008368865 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2022
Typedissertation
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueLysosomal Storage Disorders Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de Montréal
Mots-clésPopulationGenetic variantsMutation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La maladie de Niemann-Pick type C (NP-C) est une maladie autosomal récessive rare neurodégénérative, pan-ethnique et avec variabilité phénotypique. La forme classique se trouve chez les patients juvéniles, mais des patients de tous les âges existent. Les symptômes incluent des signes viscéraux, moteurs et neurologiques. La maladie est causée par une mutation dans le gène NPC1 ou NPC2. La prévalence mondiale se trouve à environ un cas par 100 000 naissances, mais varie beaucoup selon les populations. Pour cette raison, nous avons voulu identifier et classifier des variants qui se trouve dans la population québécoise pour faire une estimation de la prévalence de NP-C au Québec. Nous croyons que cette maladie neurodégénérative est sous-diagnostiquée. Pour identifier le pool génétique de la population québécoise, nous avons utilisé une approche bio-informatique. À l’aide des données de séquençage des 1109 participants sains de la cohorte CARTaGENE, nous avons identifié des variants rares, ayant des fréquences alléliques inférieures à 1%, dans les gènes NPC1 et NPC2. Les données de séquençage de l’ARN et d’exome ont été alignées, les variants ont été détectés et annotés avec différents scores de pathogénicité. Les variants ont ensuite été classifiés à l’aide des lignes directrices de l’ACMG. À l’aide de notre pipeline bio-informatique, nous avons identifié 37 variants rares. Parmi ces variants, un, p.I1061T, a été classifié comme pathogénique comme il l’est dans d’autres bases de données et un, p.P543L, initialement classifié comme potentiellement pathogénique a été classifié comme pathogénique dans notre population. Le variant p.P543L est d’ailleurs possiblement une mutation fondatrice chez les Canadiens-Français. La prévalence mesurée à l’aide des fréquences alléliques de ces deux variants est de 0,61 cas par 100 000 naissances. Cette étude a permis d’identifier deux variants pathogéniques dans une population saine, c’est-à dire sans maladie neurodégénérative connue. Nous avons ensuite pu estimer pour la première fois la prévalence minimale de NP-C au Québec. Les résultats suggèrent que NP-C est sous-diagnostiquée dans notre population. Avec ces informations, les méthodes de diagnostic pourront être ajustées pour accélérer la détection de NP-C au Québec et ainsi aider les patients en donnant accès au traitement disponible pour réduire les symptômes neurologiques.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations0
Publié2022
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