First step towards a consensus strategy for multi-locus diagnostic testing of imprinting disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Imprinting disorders, which affect growth, development, metabolism and neoplasia risk, are caused by genetic or epigenetic changes to genes that are expressed from only one parental allele. Disease may result from changes in coding sequences, copy number changes, uniparental disomy or imprinting defects. Some imprinting disorders are clinically heterogeneous, some are associated with more than one imprinted locus, and some patients have alterations affecting multiple loci. Most imprinting disorders are diagnosed by stepwise analysis of gene dosage and methylation of single loci, but some laboratories assay a panel of loci associated with different imprinting disorders. We looked into the experience of several laboratories using single-locus and/or multi-locus diagnostic testing to explore how different testing strategies affect diagnostic outcomes and whether multi-locus testing has the potential to increase the diagnostic efficiency or reveal unforeseen diagnoses. RESULTS: We collected data from 11 laboratories in seven countries, involving 16,364 individuals and eight imprinting disorders. Among the 4721 individuals tested for the growth restriction disorder Silver-Russell syndrome, 731 had changes on chromosomes 7 and 11 classically associated with the disorder, but 115 had unexpected diagnoses that involved atypical molecular changes, imprinted loci on chromosomes other than 7 or 11 or multi-locus imprinting disorder. In a similar way, the molecular changes detected in Beckwith-Wiedemann syndrome and other imprinting disorders depended on the testing strategies employed by the different laboratories. CONCLUSIONS: Based on our findings, we discuss how multi-locus testing might optimise diagnosis for patients with classical and less familiar clinical imprinting disorders. Additionally, our compiled data reflect the daily life experiences of diagnostic laboratories, with a lower diagnostic yield than in clinically well-characterised cohorts, and illustrate the need for systematising clinical and molecular data.
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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 | 0,191 | 0,164 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,017 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,006 |
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 ».