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Enregistrement W3128433086 · doi:10.1038/s41436-020-01096-4

Clinical epigenomics: genome-wide DNA methylation analysis for the diagnosis of Mendelian disorders

2021· article· en· W3128433086 sur OpenAlexafffundabout
Bekim Sadiković, Michael A. Levy, Jennifer Kerkhof, Erfan Aref‐Eshghi, Laila C. Schenkel, Alan Stuart, Haley McConkey, Peter Henneman, Andrea Venema, Charles E. Schwartz, Roger E. Stevenson, Steven A. Skinner, Barbara R. DuPont, Robin S. Fletcher, Tuğçe B. Balcı, Victoria Mok Siu, Jorge L. Granadillo, Jennefer Masters, Mike Kadour, Michael J. Friez, Mieke M. van Haelst, Marcel M. A. M. Mannens, Raymond J. Louie, Jennifer A. Lee, Matthew L. Tedder, Mariëlle Alders

Notice bibliographique

RevueGenetics in Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Rare Diseases
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesGenome Canada
Mots-clésMedicineCohortGenetic testingDNA methylationMendelian inheritanceEpigenomicsGeneticsBioinformaticsInternal medicineBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: We describe the clinical implementation of genome-wide DNA methylation analysis in rare disorders across the EpiSign diagnostic laboratory network and the assessment of results and clinical impact in the first subjects tested. METHODS: We outline the logistics and data flow between an integrated network of clinical diagnostics laboratories in Europe, the United States, and Canada. We describe the clinical validation of EpiSign using 211 specimens and assess the test performance and diagnostic yield in the first 207 subjects tested involving two patient subgroups: the targeted cohort (subjects with previous ambiguous/inconclusive genetic findings including genetic variants of unknown clinical significance) and the screening cohort (subjects with clinical findings consistent with hereditary neurodevelopmental syndromes and no previous conclusive genetic findings). RESULTS: Among the 207 subjects tested, 57 (27.6%) were positive for a diagnostic episignature including 48/136 (35.3%) in the targeted cohort and 8/71 (11.3%) in the screening cohort, with 4/207 (1.9%) remaining inconclusive after EpiSign analysis. CONCLUSION: This study describes the implementation of diagnostic clinical genomic DNA methylation testing in patients with rare disorders. It provides strong evidence of clinical utility of EpiSign analysis, including the ability to provide conclusive findings in the majority of subjects tested.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations200
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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