Computational evaluation of exome sequence data using human and model organism phenotypes improves diagnostic efficiency
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
PURPOSE: Medical diagnosis and molecular or biochemical confirmation typically rely on the knowledge of the clinician. Although this is very difficult in extremely rare diseases, we hypothesized that the recording of patient phenotypes in Human Phenotype Ontology (HPO) terms and computationally ranking putative disease-associated sequence variants improves diagnosis, particularly for patients with atypical clinical profiles. METHODS: Using simulated exomes and the National Institutes of Health Undiagnosed Diseases Program (UDP) patient cohort and associated exome sequence, we tested our hypothesis using Exomiser. Exomiser ranks candidate variants based on patient phenotype similarity to (i) known disease-gene phenotypes, (ii) model organism phenotypes of candidate orthologs, and (iii) phenotypes of protein-protein association neighbors. RESULTS: Benchmarking showed Exomiser ranked the causal variant as the top hit in 97% of known disease-gene associations and ranked the correct seeded variant in up to 87% when detectable disease-gene associations were unavailable. Using UDP data, Exomiser ranked the causative variant(s) within the top 10 variants for 11 previously diagnosed variants and achieved a diagnosis for 4 of 23 cases undiagnosed by clinical evaluation. CONCLUSION: Structured phenotyping of patients and computational analysis are effective adjuncts for diagnosing patients with genetic disorders.Genet Med 18 6, 608-617.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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