Targeted Re-Sequencing Emulsion PCR Panel for Myopathies: Results in 94 Cases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Molecular diagnostics in the genetic myopathies often requires testing of the largest and most complex transcript units in the human genome (DMD, TTN, NEB). Iteratively targeting single genes for sequencing has traditionally entailed high costs and long turnaround times. Exome sequencing has begun to supplant single targeted genes, but there are concerns regarding coverage and needed depth of the very large and complex genes that frequently cause myopathies. OBJECTIVE: To evaluate efficiency of next-generation sequencing technologies to provide molecular diagnostics for patients with previously undiagnosed myopathies. METHODS: We tested a targeted re-sequencing approach, using a 45 gene emulsion PCR myopathy panel, with subsequent sequencing on the Illumina platform in 94 undiagnosed patients. We compared the targeted re-sequencing approach to exome sequencing for 10 of these patients studied. RESULTS: We detected likely pathogenic mutations in 33 out of 94 patients with a molecular diagnostic rate of approximately 35%. The remaining patients showed variants of unknown significance (35/94 patients) or no mutations detected in the 45 genes tested (26/94 patients). Mutation detection rates for targeted re-sequencing vs. whole exome were similar in both methods; however exome sequencing showed better distribution of reads and fewer exon dropouts. CONCLUSIONS: Given that costs of highly parallel re-sequencing and whole exome sequencing are similar, and that exome sequencing now takes considerably less laboratory processing time than targeted re-sequencing, we recommend exome sequencing as the standard approach for molecular diagnostics of myopathies.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».