Novel pathogenic variants and multiple molecular diagnoses in neurodevelopmental disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rare denovo variants represent a significant cause of neurodevelopmental delay and intellectual disability (ID). METHODS: Exome sequencing was performed on 4351 patients with global developmental delay, seizures, microcephaly, macrocephaly, motor delay, delayed speech and language development, or ID according to Human Phenotype Ontology (HPO) terms. All patients had previously undergone whole exome sequencing as part of diagnostic genetic testing with a focus on variants in genes implicated in neurodevelopmental disorders up to January 2017. This resulted in a genetic diagnosis in 1336 of the patients. In this study, we specifically searched for variants in 14 recently implicated novel neurodevelopmental disorder (NDD) genes. RESULTS: We identified 65 rare, protein-changing variants in 11 of these 14 novel candidate genes. Fourteen variants in CDK13, CHD4, KCNQ3, KMT5B, TCF20, and ZBTB18 were scored pathogenic or likely pathogenic. Of note, two of these patients had a previously identified cause of their disease, and thus, multiple molecular diagnoses were made including pathogenic/likely pathogenic variants in FOXG1 and CDK13 or in TMEM237 and KMT5B. CONCLUSIONS: Looking for pathogenic variants in newly identified NDD genes enabled us to provide a molecular diagnosis to 14 patients and their close relatives and caregivers. This underlines the relevance of re-evaluation of existing exome data on a regular basis to improve the diagnostic yield and serve the needs of our patients.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».