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Enregistrement W2157042176 · doi:10.1186/1471-2350-6-8

SNP genotyping to screen for a common deletion in CHARGE Syndrome

2005· article· en· W2157042176 sur OpenAlexaff
Seema R. Lalani, Arsalan M. Safiullah, Susan Fernbach, Michael Phillips, Carlos A. Bacino, Laura Molinari, Nancy L. Glass, Jeffrey A Towbin, William J. Craigen, John W. Belmont

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Genetics · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Ear and Nasal Anomalies
Établissements canadiensMcGill University and Génome Québec Innovation Centre
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentDoris Duke Charitable Foundation
Mots-clésGeneticsBiologyGenotypingLoss of heterozygosityLocus (genetics)CHARGE syndromePedigree chartSNPSingle-nucleotide polymorphismAlleleGenotypeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: CHARGE syndrome is a complex of birth defects including coloboma, choanal atresia, ear malformations and deafness, cardiac defects, and growth delay. We have previously hypothesized that CHARGE syndrome could be caused by unidentified genomic microdeletion, but no such deletion was detected using short tandem repeat (STR) markers spaced an average of 5 cM apart. Recently, microdeletion at 8q12 locus was reported in two patients with CHARGE, although point mutation in CHD7 on chromosome 8 was the underlying etiology in most of the affected patients. METHODS: We have extended our previous study by employing a much higher density of SNP markers (3258) with an average spacing of approximately 800 kb. These SNP markers are diallelic and, therefore, have much different properties for detection of deletions than STRs. RESULTS: A global error rate estimate was produced based on Mendelian inconsistency. One marker, rs431722 exceeded the expected frequency of inconsistencies, but no deletion could be demonstrated after retesting the 4 inconsistent pedigrees with local flanking markers or by FISH with the corresponding BAC clone. Expected deletion detection (EDD) was used to assess the coverage of specific intervals over the genome by deriving the probability of detecting a common loss of heterozygosity event over each genomic interval. This analysis estimated the fraction of unobserved deletions, taking into account the allele frequencies at the SNPs, the known marker spacing and sample size. CONCLUSIONS: The results of our genotyping indicate that more than 35% of the genome is included in regions with very low probability of a deletion of at least 2 Mb.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,831
Score d'incertitude au seuil0,447

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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