Clinical exome sequencing efficacy and phenotypic expansions involving anomalous pulmonary venous return
Notice bibliographique
Résumé
Anomalous pulmonary venous return (APVR) frequently occurs with other congenital heart defects (CHDs) or extra-cardiac anomalies. While some genetic causes have been identified, the optimal approach to genetic testing in individuals with APVR remains uncertain, and the etiology of most cases of APVR is unclear. Here, we analyzed molecular data from 49 individuals to determine the diagnostic yield of clinical exome sequencing (ES) for non-isolated APVR. A definitive or probable diagnosis was made for 8 of those individuals yielding a diagnostic efficacy rate of 16.3%. We then analyzed molecular data from 62 individuals with APVR accrued from three databases to identify novel APVR genes. Based on data from this analysis, published case reports, mouse models, and/or similarity to known APVR genes as revealed by a machine learning algorithm, we identified 3 genes-EFTUD2, NAA15, and NKX2-1-for which there is sufficient evidence to support phenotypic expansion to include APVR. We also provide evidence that 3 recurrent copy number variants contribute to the development of APVR: proximal 1q21.1 microdeletions involving RBM8A and PDZK1, recurrent BP1-BP2 15q11.2 deletions, and central 22q11.2 deletions involving CRKL. Our results suggest that ES and chromosomal microarray analysis (or genome sequencing) should be considered for individuals with non-isolated APVR for whom a genetic etiology has not been identified, and that genetic testing to identify an independent genetic etiology of APVR is not warranted in individuals with EFTUD2-, NAA15-, and NKX2-1-related disorders.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».