Increased Diagnostic Yield by Reanalysis of Whole Exome Sequencing Data in Mitochondrial Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: The genetic diagnosis of mitochondrial disorders is complicated by its genetic and phenotypic complexity. Next generation sequencing techniques have much improved the diagnostic yield for these conditions. A cohort of individuals with multiple respiratory chain deficiencies, reported in the literature 10 years ago, had a diagnostic rate of 60% by whole exome sequencing (WES) but 40% remained undiagnosed. Objective: We aimed to identify a genetic diagnosis by reanalysis of the WES data for the undiagnosed arm of this 10-year-old cohort of patients with suspected mitochondrial disorders. Methods: The WES data was transferred and processed by the RD-Connect Genome-Phenome Analysis Platform (GPAP) using their standardized pipeline. Variant prioritisation was carried out on the RD-Connect GPAP. Results: Singleton WES data from 14 individuals was reanalysed. We identified a possible or likely genetic diagnosis in 8 patients (8/14, 57%). The variants identified were in a combination of mitochondrial DNA (n = 1, MT-TN), nuclear encoded mitochondrial genes (n = 2, PDHA1, and SUCLA2) and nuclear genes associated with nonmitochondrial disorders (n = 5, PNPLA2, CDC40, NBAS and SLC7A7). Variants in both the NBAS and CDC40 genes were established as disease causing after the original cohort was published. We increased the diagnostic yield for the original cohort by 15% without generating any further genomic data. Conclusions: In the era of multiomics we highlight that reanalysis of existing WES data is a valid tool for generating additional diagnosis in patients with suspected mitochondrial disease, particularly when more time has passed to allow for new bioinformatic pipelines to emerge, for the development of new tools in variant interpretation aiding in reclassification of variants and the expansion of scientific knowledge on additional genes.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».