Sequential targeted exome sequencing of 1001 patients affected by unexplained limb-girdle weakness
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Several hundred genetic muscle diseases have been described, all of which are rare. Their clinical and genetic heterogeneity means that a genetic diagnosis is challenging. We established an international consortium, MYO-SEQ, to aid the work-ups of muscle disease patients and to better understand disease etiology. METHODS: Exome sequencing was applied to 1001 undiagnosed patients recruited from more than 40 neuromuscular disease referral centers; standardized phenotypic information was collected for each patient. Exomes were examined for variants in 429 genes associated with muscle conditions. RESULTS: We identified suspected pathogenic variants in 52% of patients across 87 genes. We detected 401 novel variants, 116 of which were recurrent. Variants in CAPN3, DYSF, ANO5, DMD, RYR1, TTN, COL6A2, and SGCA collectively accounted for over half of the solved cases; while variants in newer disease genes, such as BVES and POGLUT1, were also found. The remaining well-characterized unsolved patients (48%) need further investigation. CONCLUSION: Using our unique infrastructure, we developed a pathway to expedite muscle disease diagnoses. Our data suggest that exome sequencing should be used for pathogenic variant detection in patients with suspected genetic muscle diseases, focusing first on the most common disease genes described here, and subsequently in rarer and newly characterized disease genes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».