Targeted sequence capture and GS-FLX Titanium sequencing of 23 hypertrophic and dilated cardiomyopathy genes: implementation into diagnostics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Genetic evaluation of cardiomyopathies poses a challenge. Multiple genes are involved but no clear genotype-phenotype correlations have been found so far. In the past, genetic evaluation for hypertrophic (HCM) and dilated (DCM) cardiomyopathies was performed by sequential screening of a very limited number of genes. Recent developments in sequencing have increased the throughput, enabling simultaneous screening of multiple genes for multiple patients in a single sequencing run. OBJECTIVE: Development and implementation of a next generation sequencing (NGS) based genetic test as replacement for Sanger sequencing. METHODS AND RESULTS: In order to increase the number of genes that can be screened in a shorter time period, we enriched all exons of 23 of the most relevant HCM and DCM related genes using on-array multiplexed sequence capture followed by massively parallel pyrosequencing on the GS-FLX Titanium. After optimisation of array based sequence capture it was feasible to reliably detect a large panel of known and unknown variants in HCM and DCM patients, whereby the unknown variants could be confirmed by Sanger sequencing. CONCLUSIONS: The rate of detection of (pathogenic) variants in both HCM and DCM patients was increased due to a larger number of genes studied. Array based target enrichment followed by NGS showed the same accuracy as Sanger sequencing. Therefore, NGS is ready for implementation in a diagnostic setting.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 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 ».