Genome Sequencing for Diagnosing Rare Diseases
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Genetic variants that cause rare disorders may remain elusive even after expansive testing, such as exome sequencing. The diagnostic yield of genome sequencing, particularly after a negative evaluation, remains poorly defined. METHODS: We sequenced and analyzed the genomes of families with diverse phenotypes who were suspected to have a rare monogenic disease and for whom genetic testing had not revealed a diagnosis, as well as the genomes of a replication cohort at an independent clinical center. RESULTS: We sequenced the genomes of 822 families (744 in the initial cohort and 78 in the replication cohort) and made a molecular diagnosis in 218 of 744 families (29.3%). Of the 218 families, 61 (28.0%) - 8.2% of families in the initial cohort - had variants that required genome sequencing for identification, including coding variants, intronic variants, small structural variants, copy-neutral inversions, complex rearrangements, and tandem repeat expansions. Most families in which a molecular diagnosis was made after previous nondiagnostic exome sequencing (63.5%) had variants that could be detected by reanalysis of the exome-sequence data (53.4%) or by additional analytic methods, such as copy-number variant calling, to exome-sequence data (10.8%). We obtained similar results in the replication cohort: in 33% of the families in which a molecular diagnosis was made, or 8% of the cohort, genome sequencing was required, which showed the applicability of these findings to both research and clinical environments. CONCLUSIONS: The diagnostic yield of genome sequencing in a large, diverse research cohort and in a small clinical cohort of persons who had previously undergone genetic testing was approximately 8% and included several types of pathogenic variation that had not previously been detected by means of exome sequencing or other techniques. (Funded by the National Human Genome Research Institute and others.).
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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 | 0,000 |
| 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 découle