Improved diagnostic yield compared with targeted gene sequencing panels suggests a role for whole-genome sequencing as a first-tier genetic test
Notice bibliographique
Résumé
PurposeGenetic testing is an integral diagnostic component of pediatric medicine. Standard of care is often a time-consuming stepwise approach involving chromosomal microarray analysis and targeted gene sequencing panels, which can be costly and inconclusive. Whole-genome sequencing (WGS) provides a comprehensive testing platform that has the potential to streamline genetic assessments, but there are limited comparative data to guide its clinical use.MethodsWe prospectively recruited 103 patients from pediatric non-genetic subspecialty clinics, each with a clinical phenotype suggestive of an underlying genetic disorder, and compared the diagnostic yield and coverage of WGS with those of conventional genetic testing.ResultsWGS identified diagnostic variants in 41% of individuals, representing a significant increase over conventional testing results (24%; P = 0.01). Genes clinically sequenced in the cohort (n = 1,226) were well covered by WGS, with a median exonic coverage of 40 × ±8 × (mean ±SD). All the molecular diagnoses made by conventional methods were captured by WGS. The 18 new diagnoses made with WGS included structural and non-exonic sequence variants not detectable with whole-exome sequencing, and confirmed recent disease associations with the genes PIGG, RNU4ATAC, TRIO, and UNC13A.ConclusionWGS as a primary clinical test provided a higher diagnostic yield than conventional genetic testing in a clinically heterogeneous cohort.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,011 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».