Array comparative genomic hybridization in global developmental delay
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Array-based comparative genomic hybridization (array CGH) is an emerging technology that allows for the genome-wide detection of DNA copy number changes (CNC) such as deletions or duplications. In this study, array-based CGH was applied to a consecutive series of children with previously undiagnosed non-syndromal global developmental delay (GDD) to assess potential etiologic yield. METHODS: The children in this study were drawn from a previously reported consecutive series of children with well-defined GDD. Almost all subjects had undergone prior karyotyping and neuroimaging studies with non-diagnostic results. Array-based CGH was undertaken using the SignatureChip(R) (1887 BACs representing 622 loci) with abnormalities verified by subsequent FISH analysis and testing of parents to distinguish between pathogenic and familial non-pathogenic variants. RESULTS: On CGH analysis in our study, 6 of 94 children (6.4%) had a causally related pathogenic CNC. Three were sub-telomeric in location. An analysis of a variety of clinical factors revealed that only the presence of minor dysmorphic features (<3) was predictive of etiologic yield on CGH analysis (4/26 vs. 2/68, P = 0.05). Severity of delay was not found to be predictive. INTERPRETATION: In children with non-syndromal GDD, array-based CGH has an etiologic yield of 6.4%. This suggests that this emerging technology may be of diagnostic value when applied subsequent to detailed history, physical examination, and targeted laboratory testing. Array CGH may merit consideration as a first-tier test in the context of a child with unexplained GDD.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».