What can exome sequencing do for you?
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in next-generation sequencing technologies have brought a paradigm shift in how medical researchers investigate both rare and common human disorders. The ability cost-effectively to generate genome-wide sequencing data with deep coverage in a short time frame is replacing approaches that focus on specific regions for gene discovery and clinical testing. While whole genome sequencing remains prohibitively expensive for most applications, exome sequencing--a technique which focuses on only the protein-coding portion of the genome--places many advantages of the emerging technologies into researchers' hands. Recent successes using this technology have uncovered genetic defects with a limited number of probands regardless of shared genetic heritage, and are changing our approach to Mendelian disorders where soon all causative variants, genes and their relation to phenotype will be uncovered. The expectation is that, in the very near future, this technology will enable us to identify all the variants in an individual's personal genome and, in particular, clinically relevant alleles. Beyond this, whole genome sequencing is also expected to bring a major shift in clinical practice in terms of diagnosis and understanding of diseases, ultimately enabling personalised medicine based on one's genome. This paper provides an overview of the current and future use of next generation sequencing as it relates to whole exome sequencing in human disease by focusing on the technical capabilities, limitations and ethical issues associated with this technology in the field of genetics and human disease.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».