Whole exome sequencing unravels disease‐causing genes in consanguineous families in Qatar
Notice bibliographique
Résumé
Whole exome sequencing (WES) has greatly facilitated the identification of causal mutations for diverse human genetic disorders. We applied WES as a molecular diagnostic tool to identify disease-causing genes in consanguineous families in Qatar. Seventeen consanguineous families with diverse disorders were recruited. Initial mutation screening of known genes related to the clinical diagnoses did not reveal the causative mutations. Using WES approach, we identified the definitive disease-causing mutations in four families: (i) a novel nonsense homozygous (c.1034C>G) in PHKG2 causing glycogen storage disease type 9C (GSD9C) in a male with initial diagnosis of GSD3; (ii) a novel homozygous 1-bp deletion (c.915del) in NSUN2 in a male proband with Noonan-like syndrome; (iii) a homozygous SNV (c.1598C>G) in exon 11 of IDUA causing Hurler syndrome in a female proband with unknown clinical diagnosis; (iv) a de novo known splicing mutation (c.1645+1G>A) in PHEX in a female proband with initial diagnosis of autosomal recessive hypophosphatemic rickets. Applying WES as a diagnostic tool led to the unambiguous identification of disease-causing mutations in phenotypically complex disorders or correction of the initial clinical diagnosis in ˜25% of our cases.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».