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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».