178 Increasing diagnostic yield from short-read WGS data
Notice bibliographique
Résumé
Background/ Objectives GeneSTEPS is a multi-centre study examining the diagnostic yield and clinical utility of rapid trio whole genome sequencing (WGS) in epilepsy patients <12 months old. Current analysis strategies show a 48% diagnostic yield. However, bioinformatic filtering strategies face several limitations, such as variants in non-coding regions, calling of mosaic variants and detection and filtering of structural and mitochondrial variants. Here, we describe initial results of deeper interpretation strategies which have increased diagnostic yield.Methods Four strategies have been applied 1) gene agnostic analysis was used to look for potential novel genes, 2) all known pathogenic variants in the ClinVar database were called, 3) de novo non-coding variants within epilepsy genes were investigated, 4) non-coding variants were investigated in cases with a single hit in an autosomal recessive gene.Results Two novel genes have been identified as potential candidate genes; work is being undertaken to investigate these further. A novel DNM1 de novo deep intronic variant near other variants with proven effect on splicing was detected in one patient and a previously published likely pathogenic variant in the UFM1 promoter region was identified that had not been called by the pipeline due to being non-coding.Conclusion Deeper interpretation approaches improve diagnostic yield from short-read WGS. Other approaches we are applying include improving the detection and filtering of structural and mitochondrial variants, detection of mosaic variants and repeat expansions and further analysis of non-coding regions.Grants GeneSTEPS grant & NIHR Biomedical Research Centre at Great Ormond Street Hospital, London, UK.Acknowledgements for Funding or Support The work described here was funded by the NIHR Biomedical Research Centre at Great Ormond Street Hospital. The authors would like to acknowledge the International Precision Child Health Partnership (IPCHiP).
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 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 | 0,002 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».