Genetic testing for retinal dystrophies and dysfunctions: benefits, dilemmas and solutions
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
Human retinal dystrophies have unparalleled genetic and clinical diversity and are currently linked to more than 185 genetic loci. Genotyping is a crucial exercise, as human gene-specific clinical trials to study photoreceptor rescue are on their way. Testing confirms the diagnosis at the molecular level and allows for a more precise prognosis of the possible future clinical evolution. As treatments are gene-specific and the 'window of opportunity' is time-sensitive; accurate, rapid and cost-effective genetic testing will play an ever-increasing crucial role. The gold standard is sequencing but is fraught with excessive costs, time, manpower issues and finding non-pathogenic variants. Therefore, no centre offers testing of all currently 132 known genes. Several new micro-array technologies have emerged recently, that offer rapid, cost-effective and accurate genotyping. The new disease chips from Asper Ophthalmics (for Stargardt dystrophy, Leber congenital amaurosis [LCA], Usher syndromes and retinitis pigmentosa) offer an excellent first pass opportunity. All known mutations are placed on the chip and in 4 h a patient's DNA is screened. Identification rates (identifying at least one disease-associated mutation) are currently approximately 70% (Stargardt), approximately 60-70% (LCA) and approximately 45% (Usher syndrome subtype 1). This may be combined with genotype-phenotype correlations that suggest the causal gene from the clinical appearance (e.g. preserved para-arteriolar retinal pigment epithelium suggests the involvement of the CRB1 gene in LCA). As approximately 50% of the retinal dystrophy genes still await discovery, these technologies will improve dramatically as additional novel mutations are added. Genetic testing will then become standard practice to complement the ophthalmic evaluation.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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