Whole-exome sequencing and targeted copy number analysis in primary ciliary dyskinesia
Notice bibliographique
Résumé
Primary ciliary dyskinesia (PCD) is an autosomal-recessive disorder resulting from loss of normal ciliary function. Symptoms include neonatal respiratory distress, chronic sinusitis, bronchiectasis, situs inversus, and infertility. Clinical features may be subtle and highly variable, making the diagnosis of PCD challenging. The diagnosis can be confirmed with ciliary ultrastructure analysis and/or molecular genetic testing of 32 PCD-associated genes. However, because of this genetic heterogeneity, comprehensive molecular genetic testing is not considered the standard of care, and the most efficient molecular approach has yet to be elucidated. Here, we propose a cost-effective and time-efficient molecular genetic algorithm to solve cases of PCD. We conducted targeted copy number variation (CNV) analysis and/or whole-exome sequencing on 20 families (22 patients) from a subset of 45 families (52 patients) with a clinical diagnosis of PCD who did not have a molecular genetic diagnosis after Sanger sequencing of 12 PCD-associated genes. This combined molecular genetic approach led to the identification of 4 of 20 (20%) families with clinically significant CNVs and 7 of 20 (35%) families with biallelic pathogenic mutations in recently identified PCD genes, resulting in an increased molecular genetic diagnostic rate of 55% (11/20). In patients with a clinical diagnosis of PCD, whole-exome sequencing followed by targeted CNV analysis results in an overall molecular genetic yield of 76% (34/45).
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».