metPropagate: network-guided propagation of metabolomic information for prioritization of neurometabolic disease genes
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Many inborn errors of metabolism (IEMs) are amenable to treatment, therefore early diagnosis before irreversible damage occurs is imperative. Despite recent advances, the genetic basis of many metabolic phenotypes remains unknown. For discovery purposes, Whole Exome Sequencing (WES) variant prioritization coupled with phenotype-guided clinical and bioinformatics expertise is currently the primary method used to identify novel disease-causing variants; however, it can be challenging to identify the causal candidate gene given the large number of plausible variants. Using untargeted metabolomics (UM) to prioritize metabolically relevant candidate genes is a promising approach to diagnosing known or novel IEMs in a single patient. Here, we present a network-based bioinformatics approach, metPropagate, that uses UM data from a single patient and a group of controls to prioritize candidate genes. We validate metProp on 107 patients with diagnosed IEMs and 11 patients with novel IEMs diagnosed through the TIDE gene discovery project at BC Children’s Hospital. The metPropagate method ranks candidate genes by considering the network of interactions between them. This is done by using a graph smoothing algorithm called label propagation to quantify the metabolic disruption in genes’ local neighbourhood. metPropagate was able to prioritize the causative gene in the top 20th percentile of candidate genes for 91% of patients with known IEM disorders. For novel IEMs, metPropagate placed the causative gene in the top 20 th percentile in 9/11 patients. Using metPropagate, the causative gene was ranked higher than Exomiser’s phenotype-based ranking in 6/11 patients. The results of this study indicate that for diagnostic and gene discovery purposes, network-based analysis of metabolomics data can lend support to WES gene-discovery methods by providing an additional mode of evidence to help identify causal genes.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».