Novel gene variants in patients with platelet‐based bleeding using combined exome sequencing and RNAseq murine expression data
Notice bibliographique
Résumé
Essentials Identifying genetic variants in platelet disorders is challenging due to its heterogenous nature. We combine WES, RNAseq, and python-based bioinformatics to identify novel gene variants. We find novel candidates in patient data by cross-referencing against a murine RNAseq model of thrombopoiesis. This innovative combined bioinformatic approach provides novel data for future research in the field. ABSTRACT: Background The UK Genotyping and Phenotyping of Platelets study has recruited and analyzed 129 patients with suspected heritable bleeding. Previously, 55 individuals had a definitive genetic diagnosis based on whole exome sequencing (WES) and platelet morphological and functional testing. A significant challenge in this field is defining filtering criteria to identify the most likely candidate mutations for diagnosis and further study. Objective Identify candidate gene mutations for the remaining 74 patients with platelet-based bleeding with unknown genetic cause, forming the basis of future re-recruitment and further functional testing and assessment. Methods Using python-based data frame indexing, we first identify and filter all novel and rare variants using a panel of 116 genes known to cause bleeding across the full cohort of WES data. This identified new variants not previously reported in this cohort. We then index the remaining patients, with rare or novel variants in known bleeding genes against a murine RNA sequencing dataset that models proplatelet-forming megakaryocytes. Results Filtering against known genes identified candidate variants in 59 individuals, including novel variants in several known genes. In the remaining cohort of "unknown" patients, indexing against differentially expressed genes revealed candidate gene variants in several novel unreported genes, focusing on 14 patients with a severe clinical presentation. Conclusions We identified candidate mutations in a cohort of patients with no previous genetic diagnosis. This work involves innovative coupling of RNA sequencing and WES to identify candidate variants forming the basis of future study in a significant number of undiagnosed patients.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».