The Efficacy of Whole Genome Sequencing and RNA-Seq in the Diagnosis of Whole Exome Sequencing Negative Patients with Complex Neurological Phenotypes
Notice bibliographique
Résumé
Whole-genome sequencing (WGS) is being increasingly utilized for the diagnosis of neurological disease by sequencing both the exome and the remaining 98 to 99% of the genetic code. In addition to more complete coverage, WGS can detect structural variants (SVs) and intronic variants (SNVs) that cannot be identified by whole exome sequencing (WES) or chromosome microarray (CMA). Other multi-omics tools, such as RNA sequencing (RNA-Seq), can be used in conjunction with WGS to functionally validate certain variants by detecting changes in gene expression and splicing. The objective of this retrospective study was to measure the diagnostic yield of duo/trio-based WGS and RNA-Seq in a cohort of 22 patients (20 families) with pediatric onset neurological phenotypes and negative or inconclusive WES results in lieu of reanalysis. WGS with RNA-Seq resulted in a definite diagnosis of an additional 25% of cases. Sixty percent of these solved cases arose from the identification of variants that were missed by WES. Variants that could not be unequivocally proven to be causative of the patients' condition were identified in an additional 5% of cases.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».