Haplotype phasing of CYP2D6: an allelic ratio method using Agena MassARRAY data
Notice bibliographique
Résumé
Pharmacogenomics aims to use the genetic information of an individual to personalize drug prescribing. There is evidence that pharmacogenomic testing before prescription may prevent adverse drug reactions, increase efficacy, and reduce cost of treatment. CYP2D6 is a key pharmacogene of relevance to multiple therapeutic areas. Indeed, there are prescribing guidelines available for medications based on CYP2D6 enzyme activity as deduced from CYP2D6 genetic data. The Agena MassARRAY system is a cost-effective method of detecting genetic variation that has been clinically applied to other genes. However, its clinical application to CYP2D6 has to date been limited by weaknesses such as the inability to determine which haplotype was present in more than one copy for individuals with more than two copies of the CYP2D6 gene. We report application of a new protocol for CYP2D6 haplotype phasing of data generated from the Agena MassARRAY system. For samples with more than two copies of the CYP2D6 gene for which the prior consensus data specified which one was present in more than one copy, our protocol was able to conduct CYP2D6 haplotype phasing resulting in 100% concordance with the prior data. In addition, for three reference samples known to have more than two copies of CYP2D6 but for which the exact number of CYP2D6 genes was unknown, our protocol was able to resolve the number for two out of the three of these, and estimate the likely number for the third. Finally, we demonstrate that our method is applicable to CYP2D6 hybrid tandem configurations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».