Critical exon indexing improves clinical interpretation of copy number variants in neurodevelopmental disorders
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Objective</h3> To evaluate a new tool to aid interpretation of copy number variants (CNVs) in individuals with neurodevelopmental disabilities. <h3>Methods</h3> 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. <h3>Results</h3> 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 (<i>p</i> < 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 <i>GTF2I</i> as a CEG, which likely alters interpretation of several reported duplication VUS in the Williams-Beuren region. <h3>Conclusions</h3> 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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle