Genetic testing for inherited eye conditions in over 6,000 individuals through the <scp>eyeGENE</scp> network
Notice bibliographique
Résumé
Genetic testing in a multisite clinical trial network for inherited eye conditions is described in this retrospective review of data collected through eyeGENE®, the National Ophthalmic Disease Genotyping and Phenotyping Network. Participants in eyeGENE were enrolled through a network of clinical providers throughout the United States and Canada. Blood samples and clinical data were collected to establish a phenotype:genotype database, biorepository, and patient registry. Data and samples are available for research use, and participants are provided results of clinical genetic testing. eyeGENE utilized a unique, distributed clinical trial design to enroll 6,403 participants from 5,385 families diagnosed with over 30 different inherited eye conditions. The most common diagnoses given for participants were retinitis pigmentosa (RP), Stargardt disease, and choroideremia. Pathogenic variants were most frequently reported in ABCA4 (37%), USH2A (7%), RPGR (6%), CHM (5%), and PRPH2 (3%). Among the 5,552 participants with genetic testing, at least one pathogenic or likely pathogenic variant was observed in 3,448 participants (62.1%), and variants of uncertain significance in 1,712 participants (30.8%). Ten genes represent 68% of all pathogenic and likely pathogenic variants in eyeGENE. Cross-referencing current gene therapy clinical trials, over a thousand participants may be eligible, based on pathogenic variants in genes targeted by those therapies. This article is the first summary of genetic testing from thousands of participants tested through eyeGENE, including reports from 5,552 individuals. eyeGENE provides a launching point for inherited eye research, connects researchers with potential future study participants, and provides a valuable resource to the vision community.
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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».