Erratum to: Mutation screening in 86 known X-linked mental retardation genes by droplet-based multiplex PCR and massive parallel sequencing
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Massive parallel sequencing has revolutionized the search for pathogenic variants in the human genome, but for routine diagnosis, re-sequencing of the complete human genome in a large cohort of patients is still far too expensive. Recently, novel genome partitioning methods have been developed that allow to target re-sequencing to specific genomic compartments, but practical experience with these methods is still limited. In this study, we have combined a novel droplet-based multiplex PCR method and next generation sequencing to screen patients with X-linked mental retardation (XLMR) for mutations in 86 previously identified XLMR genes. In total, affected males from 24 large XLMR families were analyzed, including three in whom the mutations were already known. Amplicons corresponding to functionally relevant regions of these genes were sequenced on an Illumina/Solexa Genome Analyzer II platform. Highly specific and uniform enrichment was achieved: on average, 67.9% unambiguously mapped reads were derived from amplicons, and for 88.5% of the targeted bases, the sequencing depth was sufficient to reliably detect variations. Potentially disease-causing sequence variants were identified in 10 out of 24 patients, including the three mutations that were already known, and all of these could be confirmed by Sanger sequencing. The robust performance of this approach demonstrates the general utility of droplet-based multiplex PCR for parallel mutation screening in hundreds of genes, which is a prerequisite for the diagnosis of mental retardation and other disorders that may be due to defects of a wide variety of genes. ELECTRONIC SUPPLEMENTARY MATERIAL: The online version of this article (doi:10.1007/s11568-010-9137-y) contains supplementary material, which is available to authorized users.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».