Abstract 174: The Use of Next-Generation Sequencing to Detect Copy Number Variation in the Molecular Diagnosis of Familial Hypercholesterolemia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Familial hypercholesterolemia (FH) is a common monogenic disorder of lipoprotein metabolism, characterized by elevated LDL cholesterol and increased risk for premature cardiovascular disease. Efforts to provide a molecular diagnosis of FH are trending towards the use of targeted next-generation sequencing (NGS) panels to interrogate canonical FH-associated genes— LDLR , APOB , and PCSK9 —for clinically relevant small-scale variants. However, large-scale copy number variants (CNVs) or deldup variants constitute 10-15% of LDLR variants in many cohorts. Because these are not routinely accessible by NGS, a second assay, namely multiplex-ligation dependent probe amplification (MLPA), is currently required to screen for them. To increase efficiency and decrease costs associated with identifying the genetic causes for FH, use of a single platform to detect both small and large-scale variants would be extremely beneficial in a clinical setting. Objective: Here we determine the accuracy of NGS bioinformatic tools in identifying CNVs. Methods: In 313 clinically ascertained, unrelated patients with at least possible FH per the Dutch Lipid Clinic Network (DLCN) criteria, we sequenced canonical FH-associated genes using our targeted NGS panel (LipidSeq TM ). These patients were also assayed using MLPA. The CNV analysis tool (VarSeq® Golden Helix, Inc.) was run using the NGS data generated for each patient. Concordance between the NGS tool and standard MLPA was subsequently determined. Results: We evaluated a subset of 99 FH individuals: 19 were positive while 80 were negative for a LDLR mutation using MLPA. Our CNV analysis using bioinformatically processed NGS data compared to MLPA yielded 2 out of 19 false negatives and 0 out of 80 false positives. This translates to a sensitivity of 89% and a specificity of 100% for our NGS approach, considering MLPA as the current ’gold standard’. Conclusions: Analysis of deeply resequenced targeted NGS data for the identification of CNVs in FH shows excellent potential to become a standard diagnostic test for those with suspected FH, potentially eliminating the need for secondary MLPA analysis. Future applications of this NGS tool may also allow for novel CNV screening in additional FH-associated genes.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».