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Enregistrement W3189211482 · doi:10.1186/s13073-021-00932-9

Genome-wide sequencing as a first-tier screening test for short tandem repeat expansions

2021· article· en· W3189211482 sur OpenAlexafffund
Indhu‐Shree Rajan‐Babu, Junran J. Peng, Readman Chiu, Patricia Birch, Madeline Couse, Colleen Guimond, Anna Lehman, Jill Mwenifumbo, Clara van Karnebeek, Jan M. Friedman, Shelin Adam, Christèle du Souich, Alison M. Elliott, Tanya N. Nelson, Chenkai Li, Arezoo Mohajeri, Egor Dolzhenko, Michael A. Eberle, İnanç Birol

Notice bibliographique

RevueGenome Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreBC Cancer AgencyBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchBC Children's HospitalMichael Smith Health Research BCGenome British ColumbiaRare Disease FoundationBC Children’s Hospital FoundationChildren's Hospital Foundation
Mots-clésGeneticsMicrosatelliteTrinucleotide repeat expansionBiologyPenetranceSpinocerebellar ataxiaLocus (genetics)ProbandHuman geneticsComputational biologyMutationGenePhenotypeAllele

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Screening for short tandem repeat (STR) expansions in next-generation sequencing data can enable diagnosis, optimal clinical management/treatment, and accurate genetic counseling of patients with repeat expansion disorders. We aimed to develop an efficient computational workflow for reliable detection of STR expansions in next-generation sequencing data and demonstrate its clinical utility. METHODS: We characterized the performance of eight STR analysis methods (lobSTR, HipSTR, RepeatSeq, ExpansionHunter, TREDPARSE, GangSTR, STRetch, and exSTRa) on next-generation sequencing datasets of samples with known disease-causing full-mutation STR expansions and genomes simulated to harbor repeat expansions at selected loci and optimized their sensitivity. We then used a machine learning decision tree classifier to identify an optimal combination of methods for full-mutation detection. In Burrows-Wheeler Aligner (BWA)-aligned genomes, the ensemble approach of using ExpansionHunter, STRetch, and exSTRa performed the best (precision = 82%, recall = 100%, F1-score = 90%). We applied this pipeline to screen 301 families of children with suspected genetic disorders. RESULTS: We identified 10 individuals with full-mutations in the AR, ATXN1, ATXN8, DMPK, FXN, or HTT disease STR locus in the analyzed families. Additional candidates identified in our analysis include two probands with borderline ATXN2 expansions between the established repeat size range for reduced-penetrance and full-penetrance full-mutation and seven individuals with FMR1 CGG repeats in the intermediate/premutation repeat size range. In 67 probands with a prior negative clinical PCR test for the FMR1, FXN, or DMPK disease STR locus, or the spinocerebellar ataxia disease STR panel, our pipeline did not falsely identify aberrant expansion. We performed clinical PCR tests on seven (out of 10) full-mutation samples identified by our pipeline and confirmed the expansion status in all, showing absolute concordance between our bioinformatics and molecular findings. CONCLUSIONS: We have successfully demonstrated the application of a well-optimized bioinformatics pipeline that promotes the utility of genome-wide sequencing as a first-tier screening test to detect expansions of known disease STRs. Interrogating clinical next-generation sequencing data for pathogenic STR expansions using our ensemble pipeline can improve diagnostic yield and enhance clinical outcomes for patients with repeat expansion disorders.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations53
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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