The ONDRISeq panel: custom-designed next-generation sequencing of genes related to neurodegeneration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Ontario Neurodegenerative Disease Research Initiative (ONDRI) is a multimodal, multi-year, prospective observational cohort study to characterise five diseases: (1) Alzheimer’s disease (AD) or amnestic single or multidomain mild cognitive impairment (aMCI) (AD/MCI); (2) amyotrophic lateral sclerosis (ALS); (3) frontotemporal dementia (FTD); (4) Parkinson’s disease (PD); and (5) vascular cognitive impairment (VCI). The ONDRI Genomics subgroup is investigating the genetic basis of neurodegeneration. We have developed a custom next-generation-sequencing-based panel, ONDRISeq that targets 80 genes known to be associated with neurodegeneration. We processed DNA collected from 216 individuals diagnosed with one of the five diseases, on ONDRISeq. All runs were executed on a MiSeq instrument and subjected to rigorous quality control assessments. We also independently validated a subset of the variant calls using NeuroX (a genome-wide array for neurodegenerative disorders), TaqMan allelic discrimination assay, or Sanger sequencing. ONDRISeq consistently generated high-quality genotyping calls and on average, 92% of targeted bases are covered by at least 30 reads. We also observed 100% concordance for the variants identified via ONDRISeq and validated by other genomic technologies. We were successful in detecting known as well as novel rare variants in 72.2% of cases although not all variants are disease-causing. Using ONDRISeq, we also found that the APOE E4 allele had a frequency of 0.167 in these samples. Our optimised workflow highlights next-generation sequencing as a robust tool in elucidating the genetic basis of neurodegenerative diseases by screening multiple candidate genes simultaneously.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 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 ».