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Enregistrement W2023767508 · doi:10.1186/s12920-014-0070-0

SNP arrays: comparing diagnostic yields for four platforms in children with developmental delay

2014· article· en· W2023767508 sur OpenAlexaff
Guylaine D’Amours, Mathieu Langlois, Géraldine Mathonnet, Raouf Fetni, Sonia Nizard, Myriam Srour, Frédérique Tihy, Michael Phillips, Jacques L. Michaud, Emmanuelle Lemyre

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Genomics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomic variations and chromosomal abnormalities
Établissements canadiensMontreal Heart InstituteUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUniparental disomySNP arrayCopy-number variationBiologyGeneticsSNPGenotypingComparative genomic hybridizationLoss of heterozygosityCopy number analysisSNP genotypingSingle-nucleotide polymorphismHuman geneticsCytogeneticsHuman genomeMolecular Inversion ProbeKaryotypeGenotypeGenomeChromosomeGeneAllele

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Molecular karyotyping is now the first-tier genetic test for patients affected with unexplained intellectual disability (ID) and/or multiple congenital anomalies (MCA), since it identifies a pathogenic copy number variation (CNV) in 10-14% of them. High-resolution microarrays combining molecular karyotyping and single nucleotide polymorphism (SNP) genotyping were recently introduced to the market. In addition to identifying CNVs, these platforms detect loss of heterozygosity (LOH), which can indicate the presence of a homozygous mutation or uniparental disomy. Since these abnormalities can be associated with ID and/or MCA, their detection is of particular interest for patients whose phenotype remains unexplained. However, the diagnostic yield obtained with these platforms is not confirmed, and the real clinical value of LOH detection has not been established. METHODS: We selected 21 children affected with ID, with or without congenital malformations, for whom standard genetic analyses failed to provide a diagnosis. We performed high-resolution SNP array analysis with four platforms (Affymetrix Genome-Wide Human SNP Array 6.0, Affymetrix Cytogenetics Whole-Genome 2.7 M array, Illumina HumanOmni1-Quad BeadChip, and Illumina HumanCytoSNP-12 DNA Analysis BeadChip) on whole-blood samples obtained from children and their parents to detect pathogenic CNVs and LOHs, and compared the results with those obtained on a moderate resolution array-based comparative genomic hybridization platform (NimbleGen CGX-12 Cytogenetics Array), already used in the clinical setting. RESULTS: We identified a total of four pathogenic CNVs in three patients, and all arrays successfully detected them. With the SNP arrays, we also identified a LOH containing a gene associated with a recessive disorder consistent with the patient's phenotype (i.e., an informative LOH) in four children (including two siblings). A homozygous mutation within the informative LOH was found in three of these patients. Therefore, we were able to increase the diagnostic yield from 14.3% to 28.6% as a result of the information provided by LOHs. CONCLUSIONS: This study shows the clinical usefulness of SNP arrays in children with ID, since they successfully detect pathogenic CNVs, identify informative LOHs that can lead to the diagnosis of a recessive disorder. It also highlights some challenges associated with the use of SNP arrays in a clinical laboratory.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,483

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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