When to think outside the autozygome: Best practices for exome sequencing in “consanguineous” families
Notice bibliographique
Résumé
Exome sequencing (ES) is an effective diagnostic tool with a high yield in consanguineous families. However, how diagnostic yield and mode of inheritance relate to family structure has not been well delineated. We reviewed ES results from families enrolled in the Care4Rare Canada research consortium with various degrees of consanguinity. We contrasted the diagnostic yield in families with parents who are second cousins or closer ("close" consanguinity) vs those more distantly related or from isolated populations ("presumed" consanguinity). We further stratified by number of affected individuals (multiple affected ["multiplex"] vs single affected [simplex]). The overall yield in 116 families was 45.7% (n = 53) with no significant difference between subgroups. Homozygous variants accounted for 100% and 75% of diagnoses in close and presumed consanguineous multiplex families, respectively. In simplex presumed consanguineous families, a striking 46.2% of diagnoses were due to de novo variants, vs only 11.8% in simplex closely consanguineous families (88.2% homozygous). Our data underscores the high yield of ES in consanguineous families and highlights that while a singleton approach may frequently be reasonable and a responsible use of resources, trio sequencing should be strongly considered in simplex families in the absence of confirmed consanguinity given the proportion of de novo variants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».