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Enregistrement W2269494669 · doi:10.1136/jmedgenet-2015-103428

High-sensitivity sequencing reveals multi-organ somatic mosaicism causing DICER1 syndrome

2015· article· en· W2269494669 sur OpenAlexaff
Leanne de Kock, Yu Chang Wang, Timothée Revil, Dunarel Badescu, Bárbara Rivera, Nelly Sabbaghian, Mona K. Wu, Evan Weber, Claudio Sandoval, Saskia Hopman, Johannes H. M. Merks, Johanna M. van Hagen, Antonia H. Bouts, David A. Plager, Aparna Ramasubramanian, Linus Forsmark, Kristine L Doyle, Tonja Toler, Janine Callahan, Charlotte Engelenberg, Dorothée Bouron‐Dal Soglio, John R. Priest, Jiannis Ragoussis, William D. Foulkes

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Genetics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Diaphragmatic Hernia Studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineMcGill University Health CentreMcGill UniversityMcGill University and Génome Québec Innovation CentreJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSomatic cellBiologyGeneticsComputational biologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Somatic mosaicism is being increasingly recognised as an important cause of non-Mendelian presentations of hereditary syndromes. A previous whole-exome sequencing study using DNA derived from peripheral blood identified mosaic mutations in DICER1 in two children with overgrowth and developmental delay as well as more typical phenotypes of germline DICER1 mutation. However, very-low-frequency mosaicism is difficult to detect, and thus, causal mutations can go unnoticed. Highly sensitive, cost-effective approaches are needed to molecularly diagnose these persons. We studied four children with multiple primary tumours known to be associated with the DICER1 syndrome, but in whom germline DICER1 mutations were not detected by conventional mutation detection techniques. METHODS AND RESULTS: We observed the same missense mutation within the DICER1 RNase IIIb domain in multiple tumours from different sites in each patient, raising suspicion of somatic mosaicism. We implemented three different targeted-capture technologies, including the novel HaloPlex(HS) (Agilent Technologies), followed by deep sequencing, and confirmed that the identified mutations are mosaic in origin in three patients, detectable in 0.24-31% of sequencing reads in constitutional DNA. The mosaic origin of patient 4's mutation remains to be unequivocally established. We also discovered likely pathogenic second somatic mutations or loss of heterozygosity (LOH) in tumours from all four patients. CONCLUSIONS: Mosaic DICER1 mutations are an important cause of the DICER1 syndrome in patients with severe phenotypes and often appear to be accompanied by second somatic truncating mutations or LOH in the associated tumours. Furthermore, the molecular barcode-containing HaloPlex(HS) provides the sensitivity required for detection of such low-level mosaic mutations and could have general applicability.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,259
Score d'incertitude au seuil0,797

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations84
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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