Improved Diagnosis of Rare Disease Patients through Systematic Detection of Runs of Homozygosity
Notice bibliographique
Résumé
Autozygosity is associated with an increased risk of genetic rare disease, thus being a relevant factor for clinical genetic studies. More than 2400 exome sequencing data sets were analyzed and screened for autozygosity on the basis of detection of >1 Mbp runs of homozygosity (ROHs). A model was built to predict if an individual is likely to be a consanguineous offspring (accuracy, 98%), and probability of consanguinity ranges were established according to the total ROH size. Application of the model resulted in the reclassification of the consanguinity status of 12% of the patients. The analysis of a subset of 79 consanguineous cases with the Rare Disease (RD)-Connect Genome-Phenome Analysis Platform, combining variant filtering and homozygosity mapping, enabled a 50% reduction in the number of candidate variants and the identification of homozygous pathogenic variants in 41 patients, with an overall diagnostic yield of 52%. The newly defined consanguinity ranges provide, for the first time, specific ROH thresholds to estimate inbreeding within a pedigree on disparate exome sequencing data, enabling confirmation or (re)classification of consanguineous status, hence increasing the efficiency of molecular diagnosis and reporting on secondary consanguinity findings, as recommended by American College of Medical Genetics and Genomics guidelines.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».