Genome annotation for clinical genomic diagnostics: strengths and weaknesses
Notice bibliographique
Résumé
The Human Genome Project and advances in DNA sequencing technologies have revolutionized the identification of genetic disorders through the use of clinical exome sequencing. However, in a considerable number of patients, the genetic basis remains unclear. As clinicians begin to consider whole-genome sequencing, an understanding of the processes and tools involved and the factors to consider in the annotation of the structure and function of genomic elements that might influence variant identification is crucial. Here, we discuss and illustrate the strengths and weaknesses of approaches for the annotation and classification of important elements of protein-coding genes, other genomic elements such as pseudogenes and the non-coding genome, comparative-genomic approaches for inferring gene function, and new technologies for aiding genome annotation, as a practical guide for clinicians when considering pathogenic sequence variation. Complete and accurate annotation of structure and function of genome features has the potential to reduce both false-negative (from missing annotation) and false-positive (from incorrect annotation) errors in causal variant identification in exome and genome sequences. Re-analysis of unsolved cases will be necessary as newer technology improves genome annotation, potentially improving the rate of 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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».