Identifying Somatic Mosaicism for Tuberous Sclerosis Complex by Targeted Next-Generation Sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Background: Tuberous sclerosis complex (TSC) is a rare disease typically manifested with hamartomas affecting the skin, heart, brain, liver, and kidney. However, 15-20% of patients display mild clinical features suggestive but not diagnostic of TSC, and often they have no pathogenic TSC1 and TSC2mutation detected (NMD). Here, we report our study of a cohort of patients with mild clinical features suspicious of TSC somatic mosaicism (SM) using Next Generation Sequencing (NGS). Methods: We performed targeted gene panel screen by NGS using DNA samples from blood, buccal mucosa, and urinary epithelial cells (when available) and a minor allele frequency of 1% cut-off to detect mosaicism. Standard algorithms for sequence alignment, base calling, and QC filtering were applied to identify rare (MAF ≤1%) deleterious variants of high and moderate impact as predicted by multiple predictive algorithms. All potential pathogenic mosaic TSC1 and TSC2 variants were validated by a novel in-house assay (Mosaic Detection by Enrichment of Mutant Allele; MODEMA) or droplet digital PCR. Results: From a clinical review of 80 pts with confirmed or possible TSC, 18 patients with mild disease suspicious of TSC SM were sequenced. We found germline missense TSC1/TSC2 mutations in 5 patients, mosaic TSC1/TSC2 mutations in 9 patients in whom 7 were validated by MODEMA and/or digital PCR, and 4 with NMD. Patients with confirmed TSC SM were predominantly young female; all had multiple renal angiomyolipomas and few extra-renal clinical features. Conclusions: Patients with mild clinical features suggestive but not diagnostic of TSC can be caused by missense or mosaic TSC1/TSC2 mutations. The diagnosis of TSC SM has important implications for genetic counselling and clinical prognostication, and can be improved by NGS.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».