Leveraging the power of new molecular technologies in the clinical setting requires unprecedented awareness of limitations and drawbacks: experience of one diagnostic laboratory
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Advances in molecular technologies and in-silico variant prediction tools offer wide-ranging opportunities in diagnostic settings, yet they also present with significant limitations. OBJECTIVE: Here, we contextualise the limitations of next-generation sequencing (NGS), multiplex ligation-dependent probe amplification (MLPA) and in-silico prediction tools routinely used by diagnostic laboratories by reviewing specific experiences from our diagnostic laboratory. METHODS: We investigated discordant annotations and/or incorrect variant 'callings' in exons of 56 genes constituting our cardiomyopathy and connective tissue disorder NGS panels. Discordant variants and segmental duplications (SD) were queried using the National Center for Biotechnology Information (NCBI) Basic Local Alignment Search Tool and the University of California Santa Cruz genome browser, respectively, to identify regions of high homology. Discrepant variant analyses by in-silico models were re-evaluated using updated file entries. RESULTS: presented the highest risk (15.7%) of incorrect variant 'calling'. The inaccurate 'callings' and discrepant in-silico predictions were resolved following detailed investigation into the source of error. CONCLUSION: Recognising the limitations described here may help avoid incorrect diagnoses and leverage the power of new molecular technologies in diagnostic settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».