Detecting somatic variants in purified brain <scp>DNA</scp> obtained from surgically implanted depth electrodes in epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Somatic variants causing epilepsy are challenging to detect, as they are only present in a subset of brain cells (e.g., mosaic), resulting in low variant allele frequencies. Traditional methods relying on surgically resected brain tissue are limited to patients undergoing brain surgery. We developed an improved protocol to detect somatic variants using DNA from stereoelectroencephalographic (SEEG) depth electrodes, enabling access to a larger patient cohort and diverse brain regions. This protocol mitigates issues of contamination and low yields by purifying neuronal nuclei using fluorescence-activated nuclei sorting (FANS). METHODS: SEEG depth electrodes were collected upon extraction from 41 brain regions across 17 patients undergoing SEEG. Nuclei were isolated separately from depth electrodes in the affected brain regions (seizure onset zone) and the unaffected brain regions. Neuronal nuclei were isolated using FANS, and DNA was amplified using primary template amplification. Short tandem repeat (STR) analysis and postsequencing allelic imbalance assessment were used to evaluate sample integrity. High-quality amplified DNA samples from affected brain regions, patient-matched unaffected brain regions, and genomic DNA were subjected to whole exome sequencing (WES). A bioinformatic workflow was developed to reduce false positives and to accurately detect somatic variants in the affected brain region. RESULTS: Based on DNA yield and STR analysis, 14 SEEG-derived neuronal DNA samples (seven affected and seven unaffected) across seven patients underwent WES. From the variants prioritized using our bioinformatic workflow, we chose four candidate variants in MTOR, CSDE1, KLLN, and NLE1 across four patients based on pathogenicity scores and association with phenotype. All four variants were validated using digital droplet polymerase chain reaction. SIGNIFICANCE: Our approach enhances the reliability and applicability of SEEG-derived DNA for epilepsy, offering insights into its molecular basis, facilitating epileptogenic zone identification, and advancing precision medicine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».