在代表性不足的人群中减轻错误分类的生殖系变异:使用popmax的策略

科学领域:

• 基因组学就是基因组学.
• 人口遗传学 人口遗传学
• 生物信息学是一种生物信息学.

背景情况:

• 生殖系变异的解释对于诊断遗传性疾病至关重要.
• 当前的人口参考数据库往往缺乏多样性,不足以代表某些祖先群体.
• 这种差异使得代表性不足的人群的变种分类更加复杂.

研究的目的:

• 评估使用与人群不匹配的对照队伍对生殖系变异分类的影响.
• 评估popmax计算策略在缓解不同祖先群体错误分类方面的有效性.

主要方法:

• 用两个队列的人口匹配对照来分类生殖系变异:新加坡 (n=132) 和美国 (n=100) 早期结直肠癌患者.
• 人口不匹配的控制场景通过队列交换来模拟.
• 应用了popmax计算策略,并没有不匹配的控制.

主要成果:

• 人口匹配分类确定了62种致病性或可能致病性 (P/LP) 变体,在两个队列中的34个基因中.
• 不匹配的对照导致良性变异被错误地归类为P/LP,因为没有祖先特异的罕见变异.
• 与美国队列相比,Popmax在减少新加坡队列错误分类方面表现出更大的有效性.

结论:

• 当使用不匹配的对照时,代表性不足的人口面临着更高的假阳性P/LP变异调用风险.
• 波普马克斯策略可以部分缓解这些虚假阳性.
• 波普马克斯的有效性取决于特定人口群体在对照队列中的代表性.