基于人群外显子组测序的全球罕见遗传病携带率数据集
该数据集基于1000 Genomes和NHLBI人群外显子组测序数据,通过遗传流行病学方法分析了18种罕见隐性遗传病在全球16个种族人群中的携带率分布,包含基因突变频率和人群遗传异质性信息,主要应用于罕见遗传病的流行病学研究、携带者风险评估和临床遗传咨询等领域。

基本信息
资源简介
基于人群外显子组测序的全球罕见遗传病携带率数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Global Carrier Rates of Rare Inherited Disorders Using Population Exome Sequences》。配套论文《Global Carrier Rates of Rare Inherited Disorders Using Population Exome Sequences》发表于 PLOS ONE(2016),DOI:10.1371/journal.pone.0155552。源站首次发布:2016-05-24。
【数据内容】
源站原始描述:Exome sequencing has revealed the causative mutations behind numerous rare, inherited disorders, but it is challenging to find reliable epidemiological values for rare disorders. Here, I provide a genetic epidemiology method to identify the causative mutations behind rare, inherited disorders using two population exome sequences (1000 Genomes and NHLBI). I created global maps of carrier rate distribution for 18 recessive disorders in 16 diverse ethnic populations. Out of a total of 161 mutations…
【数据结构与技术规格】
文件数 4 个,合计 5.10 MB。S1 Fig.PDF:application/pdf,4.84 MB。S1 Table.PDF:application/pdf,41.34 KB。S2 Table.PDF:application/pdf,170.30 KB。数据集 DOI:10.1371/journal.pone.0155552。
【主题与分类】
源站学科分类:Microbiology、Genetics、Neuroscience、Biotechnology、Ecology、Biological Sciences not elsewhere classified。主题标签:exome studies、Global Carrier Rates、161 mutations、cell anemia、carrier patterns、SCA、Rare Inherited Disorders、Similar modeling methods、prevalence survey、NHLBI。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Microbiology、Genetics、Neuroscience、Biotechnology、Ecology、Biological Sciences not elsewhere classified。
【获取与许可】
源站页面:https://plos.figshare.com/articles/dataset/Global_Carrier_Rates_of_Rare_Inherited_Disorders_Using_Population_Exome_Sequences/3404257
使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。
规范引用:Fujikura, Kohei (2016). Global Carrier Rates of Rare Inherited Disorders Using Population Exome Sequences. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-05-31,引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取(Figshare)
按页面 Download 按钮获取。
数据说明
该数据集是一个基于人群外显子组测序的遗传流行病学数据集,旨在估算全球不同人群中罕见隐性遗传病的携带率。数据集利用1000 Genomes和NHLBI两个大规模外显子组测序项目的数据,通过遗传流行病学方法识别了18种隐性遗传病的致病突变,并绘制了16个不同种族人群中这些疾病携带率分布的全球地图。数据集中共包含与18种疾病相关的161个突变,实际检测到24个突变。研究还以镰状细胞贫血(SCA)为例验证了方法的可靠性,结果显示基于人群外显子组的携带率估计与临床流行病学调查结果无显著差异。该数据集为临床遗传学家提供了一个可前瞻性维护的携带率数据库参考,适用于罕见遗传病的流行病学研究、携带者筛查和遗传咨询等方向。
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