A.01 Targeted analysis of whole exome sequencing and genotype-phenotype correlation in epileptic encephalopathies
Notice bibliographique
Résumé
Background: Epileptic encephalopathy (EE) is a severe condition in which epileptic activity itself may contribute to severe cognitive and behavioural impairments above and beyond what might be expected from the underlying pathology alone. Next generation sequencing technologies such as whole exome sequencing (WES) can detect underlying genetic causes of in EE. Methods: This report describes genotype-phenotype correlation of 29 subjects with unexplained epileptic encephalopathy, in whom WES, targeting a list of 557 epilepsy-associated genes was performed. Epilepsy phenotyping was done according to current ILAE recommendations. Results: Median age at seizure onset was 14 months (range 1-48). Electroclinical syndromes were applicable for 16/29, 8/16 had a definite/likely diagnosis. 6/8 subjects with West syndrome had variants in ALG13, STXBP1, PAFAH1B1, SLC35A2, CDKL5 and ADSL. 2 patients with Dravet syndrome had variants in SCN1A and PCDH19 respectively. 4/29 had unspecified EE and definite/likely diagnosis due to STXBP1, POLG, and KCNQ2 (2) variants. 4/29 had a possible diagnosis involving GABRB3, ARHGEF9, PCDH19 and SCN3A variants. Conclusions: The high diagnostic yield (definite/likely diagnosis in 11/29 = 38%), involving a broad variety of epilepsy-associated genes in different electroclinical syndromes justifies the diagnostic approach of early onset EE by next generation sequencing.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».