Whole‐exome sequencing is a valuable diagnostic tool for inherited peripheral neuropathies: Outcomes from a cohort of 50 families
Notice bibliographique
Résumé
The inherited peripheral neuropathies (IPNs) are characterized by marked clinical and genetic heterogeneity and include relatively frequent presentations such as Charcot-Marie-Tooth disease and hereditary motor neuropathy, as well as more rare conditions where peripheral neuropathy is associated with additional features. There are over 250 genes known to cause IPN-related disorders but it is estimated that in approximately 50% of affected individuals a molecular diagnosis is not achieved. In this study, we examine the diagnostic utility of whole-exome sequencing (WES) in a cohort of 50 families with 1 or more affected individuals with a molecularly undiagnosed IPN with or without additional features. Pathogenic or likely pathogenic variants in genes known to cause IPN were identified in 24% (12/50) of the families. A further 22% (11/50) of families carried sequence variants in IPN genes in which the significance remains unclear. An additional 12% (6/50) of families had variants in novel IPN candidate genes, 3 of which have been published thus far as novel discoveries (KIF1A, TBCK, and MCM3AP). This study highlights the use of WES in the molecular diagnostic approach of highly heterogeneous disorders, such as IPNs, places it in context of other published neuropathy cohorts, while further highlighting associated benefits for discovery.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».