Optimized testing strategy for the diagnosis of GAA- <i>FGF14</i> ataxia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Dominantly inherited GAA repeat expansions in FGF14 are a common cause of spinocerebellar ataxia (GAA- FGF14 ataxia; SCA27B, late-onset). Molecular confirmation of FGF14 GAA repeat expansions has thus far mostly relied on long-read sequencing, a technology that is not yet widely available in clinical laboratories. Methods We developed and validated a strategy to detect FGF14 GAA repeat expansions using long-range PCR, bidirectional repeat-primed PCRs, and Sanger sequencing. We compared this strategy to targeted nanopore sequencing in a cohort of 22 French Canadian patients and next validated it in a cohort of 53 French index patients with unsolved ataxia. Results Diagnosis was accurately confirmed for all 22 French Canadian patients using this strategy. Method comparison showed that capillary electrophoresis of long-range PCR products significantly underestimated expansion sizes compared to nanopore sequencing (slope, 0.87 [95% CI, 0.81 to 0.93]; intercept, 14.58 [95% CI, -2.48 to 31.12]) and gel electrophoresis (slope, 0.84 [95% CI, 0.78 to 0.97]; intercept, 21.34 [95% CI, -27.66 to 40.22]). The latter techniques yielded similar size estimates. Following calibration with internal controls, expansion size estimates were similar between capillary electrophoresis and nanopore sequencing (slope: 0.98 [95% CI, 0.92 to 1.04]; intercept: 10.62 [95% CI, -7.49 to 27.71]), and gel electrophoresis (slope: 0.94 [95% CI, 0.88 to 1.09]; intercept: 18.81 [95% CI, -41.93 to 39.15]). We identified 9 French patients (9/53; 17%) and 2 of their relatives who carried an FGF14 (GAA) ≥250 expansion. Conclusion This novel strategy reliably detected and sized FGF14 GAA expansions. It compared favorably to long-read sequencing and can readily be implemented in clinical laboratories.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».