Whole‐exome sequencing broadens the phenotypic spectrum of rare pediatric epilepsy: a retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
Whole-exome sequencing (WES) has transformed our ability to detect mutations causing rare diseases. FORGE (Finding Of Rare disease GEnes) and Care4Rare Canada are nation-wide projects focused on identifying disease genes using WES and translating this technology to patient care. Rare forms of epilepsy are well-suited for WES and we retrospectively selected FORGE and Care4Rare families with clinical descriptions that included childhood-onset epilepsy or seizures not part of a recognizable syndrome or an early-onset encephalopathy where standard-of-care investigations were unrevealing. Nine families met these criteria and a diagnosis was made in seven, and potentially eight, of the families. In the eight families we identified mutations in genes associated with known neurological and epilepsy disorders: ASAH1, FOLR1, GRIN2A (two families), SCN8A, SYNGAP1 and SYNJ1. A novel and rare mutation was identified in KCNQ2 and was likely responsible for the benign seizures segregating in the family though additional evidence would be required to be definitive. In retrospect, the clinical presentation of four of the patients was considered atypical, thereby broadening the phenotypic spectrum of these conditions. Given the extensive clinical and genetic heterogeneity associated with epilepsy, our findings suggest that WES may be considered when a specific gene is not immediately suspected as causal.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».