A step to diagnosis of sleep apnea with next generation sequencing
Notice bibliographique
Résumé
The introduction of next generation sequencing (NGS) has led to an exponential increase of elucidated genetic causes in both extremely rare diseases and common but heterogeneous disorders. It can be applied to the whole or to selected parts of the genome (genome or exome sequencing, gene panels). NGS is applied in both research and clinical settings, and there is a rapid transition of research findings to diagnostic applications. These developments may greatly help to minimize the "diagnostic odyssey" for patients as whole-genome analysis can be performed in a few days at reasonable costs compared with gene-by-gene analysis based on Sanger sequencing following diverse clinical tests. Despite the enthusiasm about NGS, one has to keep in mind its limitations, such as a coverage and accuracy of < 100%, resulting in missing variants and false positive findings. Therefore, there is an urgent need to define standards for NGS with respect to run quality and variant interpretation, as well as mechanisms of quality control. Aberrant respiratory control mechanisms have been implicated in dentofacial deformities, such as long face syndrome or adenoid facies. Obstructive sleep apnea (OSA) is a potentially life-threatening condition in which the patient suffers periodic cessation of breathing during sleep and is the most important etiological factor in the long face syndrome. The symptoms include loud snoring, irregular breathing patterns and restless movements during sleep which impairs the quality of life. The aim of this study is to determine the genetic association of obstructive sleep apnea associated genes (ACE, TNF-α, IL-6, 5-HTR2A, 5-HTR2C, 5-HTT, LEPR, PPAR-γ, ADRB, and APOE) with specific primers in polymerized chain reaction through an extensive genome search in Odisha population.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».