Panel‐based genetic testing for inherited retinal disease screening 176 genes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This case series reports the performance of a next-generation sequencing (NGS) panel of 176 retinal genes (NGS 176) in patients with inherited retinal disease (IRD). METHODS: Subjects are patients who underwent genetic testing between 1 August 2016 and 1 January 2018 at Moorfields Eye Hospital, London, UK. Panel-based genetic testing was performed unless a specific gene (e.g., RS1) or small group of genes (e.g., ABCA4, PRPH2) were suspected. If a novel variant was identified, a further comment on their predicted pathogenicity and evolutionary conservation was offered and segregation studies performed. The main outcome measure is the likelihood of obtaining a genetic diagnosis using NGS 176. RESULTS: 488 patients were included. A molecular diagnosis was obtained for 59.4% of patients. Younger patients were more likely to receive a molecular diagnosis; with 92% of children under the age of 6 years receiving a conclusive result. There was a change in their initially assigned inheritance pattern in 8.4% of patients following genetic testing. Selected IRD diagnoses (e.g., achromatopsia, congenital stationary night blindness) were associated with high diagnostic yields. CONCLUSION: This study confirms that NGS 176 is a useful first-tier genetic test for most IRD patients. Age and initial clinical diagnosis were strongly associated with diagnostic yield.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».