MG-132 Diagnostic utility of whole genome sequencing in paediatric medicine
Notice bibliographique
Résumé
Background Chromosome microarray analysis (CMA) is the current first-tier clinical investigation for paediatric patients with congenital malformations and/or neurodevelopmental disorders. Whole genome sequencing (WGS) promises to capture all classes of genetic variation in a single experiment, but the diagnostic yield of WGS compared to CMA in the clinical setting has not been established. Objectives The purpose of the study was to compare the diagnostic yield of WGS with CMA and other targeted sequence analysis. Methods Through the SickKids genome clinic 100 consecutive patients undergoing CMA were recruited and WGS was performed to compare diagnostic yield. Results WGS identified variants meeting clinical diagnostic criteria in 32% of cases, representing a 4-fold increase in diagnostic rate over CMA (8%) alone and > 2-fold increase in CMA plus targeted sequence testing (15%). WGS identified all reportable rare CNVs that were detected by CMA. In an additional 27 patients, WGS revealed clinically significant SNV and indel mutations presenting in a dominant (72%) or a recessive (28%) manner. Four cases had variants in at least two genes involved in distinct genetic disorders, contributing to a more complex clinical phenotype. Conclusions Our data indicate that WGS is highly accurate and efficient, providing a diagnosis in 32% paediatric patients that meet clinical criteria for CMA. Clinical implementation of WGS as a single and primary molecular test will provide a higher diagnostic yield than conventional testing while decreasing the number of genetic tests and ultimately the time before reaching a genetic diagnosis.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».