The ClinGen Syndromic Disorders Gene Curation Expert Panel: Assessing the clinical validity of 111 gene-disease relationships
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The Clinical Genome Resource (ClinGen) Gene Curation Expert Panels have historically focused on specific organ systems or phenotypes; thus, the ClinGen Syndromic Disorders Gene Curation Expert Panel (SD-GCEP) was formed to address an unmet need. Methods: The SD-GCEP applied ClinGen's framework to evaluate the clinical validity of genes associated with rare syndromic disorders. A total of 111 gene-disease relationships (GDRs) associated with 100 genes spanning the clinical spectrum of syndromic disorders were curated. Results: From April 2020 through March 2024, 38 precurations were performed on genes with multiple disease relationships and were reviewed to determine if the disorders were part of a spectrum or distinct entities. A total of 14 genes were lumped into a single disease entity, and 24 were split into separate entities, of which 11 were curated by the SD-GCEP. A full review of 111 GDRs for 100 genes followed, with 78 classified as Definitive, 9 as Strong, 15 as Moderate, and 9 as Limited, highlighting cases in which further data are needed. All diseases involved 2 or more organ systems, whereas the majority (88/111 GDRs, 79.2%) had 5 or more organ systems affected. Conclusion: The SD-GCEP addresses a critical gap in gene curation efforts, enabling inclusion of genes for syndromic disorders in clinical testing and contributing to keeping pace with the rapid discovery of new genetic syndromes.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».