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Enregistrement W2993831323 · doi:10.1212/nxg.0000000000000378

Critical exon indexing improves clinical interpretation of copy number variants in neurodevelopmental disorders

2019· article· en· W2993831323 sur OpenAlexafffund
E. Robert Wassman, Karen J. Ho, Diana Bertrand, Kyle Davis, Megan Martin, Stephanie T. Page, Andreas Peiffer, Aparna Prasad, Moises Serrano, Hope Twede, Rena Vanzo, Mohammed Nazim Uddin, Charles H. Hensel

Notice bibliographique

RevueNeurology Genetics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Rare Diseases
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoGlaxoSmithKline
Mots-clésCopy-number variationClinical significanceOMIM : Online Mendelian Inheritance in ManMendelian inheritanceGeneticsGene duplicationExonRelevance (law)MedicineBiologyGeneBioinformaticsGenomePhenotypePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To evaluate a new tool to aid interpretation of copy number variants (CNVs) in individuals with neurodevelopmental disabilities. Methods Critical exon indexing (CEI) was used to identify genes with critical exons (CEGs) from clinically reported CNVs, which may contribute to neurodevelopmental disorders (NDDs). The 742 pathogenic CNVs and 1,363 variants of unknown significance (VUS) identified by chromosomal microarray analysis in 5,487 individuals with NDDs were subjected to CEI to identify CEGs. CEGs identified in a subsequent random series of VUS were evaluated for relevance to CNV interpretation. Results CEI identified a total of 2,492 unique CEGs in pathogenic CNVs and 953 in VUS compared with 259 CEGs in 6,965 CNVs from 873 controls. These differences are highly significant (p < 0.00001) whether compared as frequency, average, or normalized by CNV size. Twenty-one percent of VUS CEGs were not represented in Online Mendelian Inheritance in Man, highlighting limitations of existing resources for identifying potentially impactful genes within CNVs. CEGs were highly correlated with other indices and known pathways of relevance. Separately, 136 random VUS reports were reevaluated, and 76% of CEGs had not been commented on. In multiple cases, further investigation yielded additional relevant literature aiding interpretation. As one specific example, we discuss GTF2I as a CEG, which likely alters interpretation of several reported duplication VUS in the Williams-Beuren region. Conclusions Application of CEI to CNVs in individuals with NDDs can identify genes of potential clinical relevance, aid laboratories in effectively searching the clinical literature, and support the clinical reporting of poorly annotated VUS.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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