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Enregistrement W2405784650 · doi:10.1056/nejmoa1515792

Exome Sequencing and the Management of Neurometabolic Disorders

2016· article· en· W2405784650 sur OpenAlexafffund
Maja Tarailo‐Graovac, Casper Shyr, Colin J.D. Ross, Gabriella Horváth, Ramona Salvarinova, Xin C. Ye, Lin-Hua Zhang, Amit P. Bhavsar, Jessica J. Y. Lee, Britt I. Drögemöller, Mena Abdelsayed, Majid Alfadhel, Linlea Armstrong, Matthias R. Baumgartner, Patricie Burda, Mary Connolly, Jessie M. Cameron, Michelle Demos, Tammie Dewan, Janis M. Dionne, A. Mark Evans, Jan M. Friedman, Ian Garber, M. E. Suzanne Lewis, Jiqiang Ling, Rupasri Mandal, André Mattman, Margaret L. McKinnon, Aspasia Michoulas, Daniel L. Metzger, Oluseye A. Ogunbayo, Bojana Rakić, Jacob Rozmus, Peter C. Ruben, Bryan Sayson, Saikat Santra, Kirk R. Schultz, Kathryn Selby, Paul Shekel, Sandra Sirrs, Cristina Skrypnyk, Andrea Superti‐Furga, Stuart E. Turvey, Margot I. Van Allen, David S. Wishart, Jiang Wu, John K. Wu, Dimitrios Zafeiriou, Leo A. J. Kluijtmans, Ron A. Wevers, Patrice Eydoux, Anna Lehman, Hilary Vallance, Sylvia Stöckler‐Ipsiroglu, Graham Sinclair, Wyeth W. Wasserman, Clara D.M. van Karnebeek

Notice bibliographique

RevueNew England Journal of Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Rare Diseases
Établissements canadiensNational Institute for NanotechnologyBC Children's HospitalUniversity of TorontoSickKids FoundationUniversity of British ColumbiaHospital for Sick ChildrenSimon Fraser UniversityUniversity of AlbertaChild and Family Research Institute
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesFondation LeenaardsUniversity of British ColumbiaBritish Heart FoundationGenome British ColumbiaMichael Smith Health Research BCBC Children's HospitalChildren's Hospital FoundationCanadian Institutes of Health ResearchGenome Canada
Mots-clésExome sequencingMedicineExomeBioinformaticsDiseaseTranslation (biology)Intellectual disabilityComputational biologyGeneticsGeneMutationPathologyBiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Whole-exome sequencing has transformed gene discovery and diagnosis in rare diseases. Translation into disease-modifying treatments is challenging, particularly for intellectual developmental disorder. However, the exception is inborn errors of metabolism, since many of these disorders are responsive to therapy that targets pathophysiological features at the molecular or cellular level. METHODS: To uncover the genetic basis of potentially treatable inborn errors of metabolism, we combined deep clinical phenotyping (the comprehensive characterization of the discrete components of a patient's clinical and biochemical phenotype) with whole-exome sequencing analysis through a semiautomated bioinformatics pipeline in consecutively enrolled patients with intellectual developmental disorder and unexplained metabolic phenotypes. RESULTS: We performed whole-exome sequencing on samples obtained from 47 probands. Of these patients, 6 were excluded, including 1 who withdrew from the study. The remaining 41 probands had been born to predominantly nonconsanguineous parents of European descent. In 37 probands, we identified variants in 2 genes newly implicated in disease, 9 candidate genes, 22 known genes with newly identified phenotypes, and 9 genes with expected phenotypes; in most of the genes, the variants were classified as either pathogenic or probably pathogenic. Complex phenotypes of patients in five families were explained by coexisting monogenic conditions. We obtained a diagnosis in 28 of 41 probands (68%) who were evaluated. A test of a targeted intervention was performed in 18 patients (44%). CONCLUSIONS: Deep phenotyping and whole-exome sequencing in 41 probands with intellectual developmental disorder and unexplained metabolic abnormalities led to a diagnosis in 68%, the identification of 11 candidate genes newly implicated in neurometabolic disease, and a change in treatment beyond genetic counseling in 44%. (Funded by BC Children's Hospital Foundation and others.).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations280
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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