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Enregistrement W2979209164 · doi:10.1002/uog.21185

EP04.30: Detection of fetal low rate of mosaicism Trisomy 8 by next‐generation sequencing of maternal plasma and invasive diagnosis

2019· article· en· W2979209164 sur OpenAlexaff
S. Zerounian, Elisabeth Codsi, Marie‐Ange Delrue, F. Rypens, S. Wavrant

Notice bibliographique

RevueUltrasound in Obstetrics and Gynecology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTrisomyObstetricsFetusAneuploidyGeneticsPregnancyChromosomeGeneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study reports the feasibility of non-invasive prenatal screening (NIPS) combined with invasive detection in identifying fetal with rare autosomal aneuploidies mosaicism. NIPS was performed followed by amniocentesis. Then, the amniotic fluid was analysed with karyotyping, fluorescence in situ hybridisation (FISH), and chromosomal microarray (CMA). Meanwhile, detailed morphology of the fetus was carefully evaluated with Ultrasound and MRI. NIPS suggested positive for chr 8, indicating a triploid of chr 8. However, FISH and CMA on cultured amniotic fluid cell were negative. In addition, the result of karyotype study was mos 47,XY,+8[1]/46,XX[72]. Also, some structure malformations similar to the characteristics of trisomy 8 mosaicism were detected using Ultrasound and MRI. Finally, FISH on cord blood cells confirmed that the karyotype of 47,XY,+8 accounted for approximately 10%. Rare aneuploidies mosaicism should be included when performing NIPS for chromosome abnormalities to prevent congenital diseases. If rare aneuploidies mosaicism was detected in NIPS, subsequent genetic tests is necessary to confirm the diagnosis. FISH for uncultured amniotic fluid cells or cord blood cells may be excellent methods for screening for rare and low-level aneuploidies mosaicism in prenatal diagnosis. Additionally, our study presents a detailed strategy for diagnosis of rare chromosomal abnormalities by a combination of a series of genetic methods. Please note: The publisher is not responsible for the content or functionality of any supporting information supplied by the authors. Any queries (other than missing content) should be directed to the corresponding author for the article.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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