Clinical utility of next‐generation sequencing in the diagnosis of hereditary haemolytic anaemias
Notice bibliographique
Résumé
Hereditary haemolytic anaemias are genetically and phenotypically heterogeneous disorders characterized by increased red cell destruction, with consequences ranging from innocuous to severe life-threatening anaemia. Diagnostic laboratories endeavour to assist clinicians reach the exact patient diagnosis by using tests principally based on morphological and biochemical techniques. However, these routine studies may be inconclusive, particularly in newborn infants and when transfusions have recently been administered. Large numbers and size of the potentially involved genes also impose a practical challenge for molecular diagnosis using routine sequencing approaches. To overcome these diagnostic shortcomings, we have utilized next-generation sequencing to provide a high-throughput, highly sensitive assay. We developed a panel interrogating 28 genes encoding cytoskeletal proteins and enzymes with sequencing coverage of the coding regions, splice site junctions, deep intronic and regulatory regions. We then evaluated 19 samples, including infants with unexplained extreme hyperbilirubinaemia and patients with transfusion-dependent haemolytic anaemia. Where possible, inheritance patterns of pathogenic mutations were determined by sequencing of immediate relatives. We conclude that this next-generation sequencing panel could be a cost-effective approach to molecular diagnosis of hereditary haemolytic anaemia, especially when the family history is uninformative or when routine laboratory testing fails to identify the causative haemolytic process.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».