FORGE Canada Consortium: Outcomes of a 2-Year National Rare-Disease Gene-Discovery Project
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
Inherited monogenic disease has an enormous impact on the well-being of children and their families. Over half of the children living with one of these conditions are without a molecular diagnosis because of the rarity of the disease, the marked clinical heterogeneity, and the reality that there are thousands of rare diseases for which causative mutations have yet to be identified. It is in this context that in 2010 a Canadian consortium was formed to rapidly identify mutations causing a wide spectrum of pediatric-onset rare diseases by using whole-exome sequencing. The FORGE (Finding of Rare Disease Genes) Canada Consortium brought together clinicians and scientists from 21 genetics centers and three science and technology innovation centers from across Canada. From nation-wide requests for proposals, 264 disorders were selected for study from the 371 submitted; disease-causing variants (including in 67 genes not previously associated with human disease; 41 of these have been genetically or functionally validated, and 26 are currently under study) were identified for 146 disorders over a 2-year period. Here, we present our experience with four strategies employed for gene discovery and discuss FORGE's impact in a number of realms, from clinical diagnostics to the broadening of the phenotypic spectrum of many diseases to the biological insight gained into both disease states and normal human development. Lastly, on the basis of this experience, we discuss the way forward for rare-disease genetic discovery both in Canada and internationally.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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