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Enregistrement W4399698588 · doi:10.1101/2024.06.14.24308784

The Utility of Long-Read Sequencing in Diagnosing Genetic Autosomal Recessive Parkinson’s Disease: a genetic screening study

2024· preprint· en· W4399698588 sur OpenAlexaff
Kensuke Daida, Hiroyo Yoshino, Laksh Malik, Breeana Baker, Mayu Ishiguro, Rylee M. Genner, Kimberly Paquette, Yuanzhe Li, Kenya Nishioka, Satoshi Masuzugawa, Makito Hirano, Kenta Takahashi, Mikhail Kolmogolv, Kimberley J. Billingsley, Manabu Funayama, Cornelis Blauwendraat, Nobutaka Hattori

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesMoonshot Research and Development ProgramNational Institute on AgingPromotion and Mutual Aid Corporation for Private Schools of JapanJapan Science and Technology AgencyJapan Society for the Promotion of ScienceNational Institutes of HealthJapan Agency for Medical Research and Development
Mots-clésGeneticsParkinson's diseaseDiseaseGenetic testingMedicineBiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Mutations within the genes PRKN and PINK1 are the leading cause of early onset autosomal recessive Parkinson’s disease (PD). However, the genetic cause of most early-onset PD (EOPD) cases still remains unresolved. Long-read sequencing has successfully identified many pathogenic structural variants that cause disease, but this technology has not been widely applied to PD. We recently identified the genetic cause of EOPD in a pair of monozygotic twins by uncovering a complex structural variant that spans over 7 Mb, utilizing Oxford Nanopore Technologies (ONT) long-read sequencing. In this study, we aimed to expand on this and assess whether a second variant could be detected with ONT long-read sequencing in other unresolved EOPD cases reported to carry one heterozygous variant in PRKN or PINK1 . Methods ONT long-read sequencing was performed on patients with one reported PRKN/PINK1 pathogenic variant. EOPD patients with an age at onset younger than 50 were included in this study. As a positive control, we also included EOPD patients who had already been identified to carry two known PRKN pathogenic variants. Initial genetic testing was performed using either short-read targeted panel sequencing for single nucleotide variants and multiplex ligation-dependent probe amplification (MLPA) for copy number variants. Results 48 patients were included in this study ( PRKN “one-variant” n = 24, PINK1 “one-variant” n = 12, PRKN “two-variants” n = 12). Using ONT long-read sequencing, we detected a second pathogenic variant in six PRKN “one-variant” patients (26%, 6/23) but none in the PINK1 “one-variant” patients (0%, 0/12). Long-read sequencing identified one case with a complex inversion, two instances of structural variant overlap, and three cases of duplication. In addition, in the positive control PRKN “two-variants” group, we were able to identify both pathogenic variants in PRKN in all the patients (100%, 12/12). Conclusions This data highlights that ONT long-read sequencing is a powerful tool to identify a pathogenic structural variant at the PRKN locus that is often missed by conventional methods. Therefore, for cases where conventional methods fail to detect a second variant for EOPD, long-read sequencing should be considered as an alternative and complementary approach.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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