Genome Mapping Nomenclature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Genome Mapping Technologies (optical and electronic) use ultra-high molecular weight DNA to detect structural variation and have application in constitutional genetic disorders, hematological neoplasms, and solid tumors. Genome mapping can detect balanced and unbalanced structural variation, copy number changes, and haplotypes. The technique is analogous to chromosomal microarray analysis, although genome mapping has the added benefit of being able to detect and ascertain the nature of more abnormalities in a single assay than array, karyotyping, or FISH alone. KEY MESSAGES: This paper describes a specific nomenclature for genome mapping that can be used by diagnostic and research centers to report their findings accurately. An international nomenclature is essential for patient results to be understood by different healthcare providers as well as for clear communication in publications and consistency in databases. SUMMARY: Genome mapping can detect aneuploidy, balanced and unbalanced structural variation, as well as copy number changes. The Standing Committee for the International System for Human Cytogenomic Nomenclature (ISCN) recognised there was a need for a specific nomenclature for genome mapping that encompasses the range of abnormalities detected by this technique. This paper explains the general principles of the nomenclature as well as giving specific ISCN examples for the different types of numerical and structural rearrangements.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».