Exome sequencing for gene discovery in lethal fetal disorders – harnessing the value of extreme phenotypes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Massively parallel sequencing has revolutionized our understanding of Mendelian disorders, and many novel genes have been discovered to cause disease phenotypes when mutant. At the same time, next-generation sequencing approaches have enabled non-invasive prenatal testing of free fetal DNA in maternal blood. However, little attention has been paid to using whole exome and genome sequencing strategies for gene identification in fetal disorders that are lethal in utero, because they can appear to be sporadic and Mendelian inheritance may be missed. We present challenges and advantages of applying next-generation sequencing approaches to gene discovery in fetal malformation phenotypes and review recent successful discovery approaches. We discuss the implication and significance of recessive inheritance and cross-species phenotyping in fetal lethal conditions. Whole exome sequencing can be used in individual families with undiagnosed lethal congenital anomaly syndromes to discover causal mutations, provided that prior to data analysis, the fetal phenotype can be correlated to a particular developmental pathway in embryogenesis. Cross-species phenotyping allows providing further evidence for causality of discovered variants in genes involved in those extremely rare phenotypes and will increase our knowledge about normal and abnormal human developmental processes. Ultimately, families will benefit from the option of early prenatal diagnosis.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle