Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chromosome microarray (CMA) testing allows automatic and easy identification of large chromosomal abnormalities detectable by conventional cytogenetics as well as the detection of submicroscopic chromosomal imbalances. METHODS: A PubMed search was performed in order to review the current use of CMA testing in the field of human reproduction. Articles discussing the use of CMA in the preimplantation setting, ongoing pregnancies, miscarriages and patients with reproductive disorders were considered. RESULTS: A high rate of concordance between conventional methods of detecting chromosomal abnormalities [e.g. fluorescence in situ hybridization (FISH), karyotyping] and CMA was reported in the prenatal setting with CMA providing more comprehensive and detailed results as it investigates the whole genome at higher resolution. In preimplantation genetic screening, CMA is replacing FISH and the selection of embryos based on CMA has already resulted in live births. For ongoing pregnancies and miscarriages, CMA eliminates tissue culture failures and artifacts and allows a quick turnaround time. The detection of submicroscopic imbalances [or copy number variants (CNVs)] is beneficial when the imbalance has a clear clinical consequence but is challenging for previously undescribed imbalances, particularly for ongoing pregnancies. Recurrent CNVs have been documented in patients with reproductive disorders; however, the application of CMA in this field is still limited. CONCLUSIONS: CMA enhances reproductive medicine as it facilitates better understanding of the genetic aspects of human development and reproduction and more informed patient management. Further clinical validation of CMA in the prenatal setting, creation of practice guidelines and catalogs of newly discovered submicroscopic imbalances with clinical outcomes are areas that will require attention in the future.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,008 |
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 ».