Clinical exome sequencing data from patients with inborn errors of immunity: cohort level meta-analysis and the benefit of systematic reanalysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While next generation sequencing has expanded the scientific understanding of Inborn Errors of Immunity (IEI), the clinical use of exome sequencing is still emerging. We performed a cohort level meta-analysis by revisiting clinical exome data from 1,300 IEI patients using an updated in-silico gene panel for IEI. Variants were classified and curated through expert review. The molecular diagnostic yield after standard exome analysis was 11.8%. A systematic reanalysis resulted in the identification of variants of interest in 5.2% of undiagnosed patients, of which 75.4% were (candidate) disease-causing, increasing the molecular diagnostic yield to 15.2%. We find a high degree of actionability in IEI patients with a genetic diagnosis (76.4%). Despite the modest absolute diagnostic gain, these data support the benefit of iterative exome reanalysis in patients with IEI conveying the notion that our current understanding of genes and variants involved in IEI is by far not saturated.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».