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Enregistrement W4412660549 · doi:10.1038/s41598-025-06977-9

Genetic findings of children with congenital heart diseases using chromosomal microarray and trio-based whole exome sequencing

2025· article· en· W4412660549 sur OpenAlexafffund
Rui Guo, Chunhong Duan, Mehdi Zarrei, Miriam S. Reuter, Rui Dong, Guangye Zhang, Xiaomeng Yang, Haiyang Zhang, Ying Wang, Stephen W. Scherer, Yi Liu, Zhongtao Gai

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCongenital heart defects research
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Mots-clésExome sequencingExomeMicroarrayGeneticsComputational biologyMicroarray analysis techniquesBioinformaticsBiologyMedicineGeneMutation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Congenital heart disease (CHD) is the most common type of birth defects in humans. Genetic factors have been identified as an important contributor to the etiology of CHD. However, the underlying genetic causes in most individuals remain unclear. Here, 101 individuals with CHD and their unaffected parents were included in this study. Chromosomal microarray analysis (CMA) as a first-tier clinical diagnostic tool was applied for all affected individuals, followed by trio-based whole exome sequencing (WES) of 76 probands and proband-only WES of 3 probands. We detected aneuploidies in 2 individuals (trisomy 21 and monosomy X), 21 pathogenic and likely pathogenic copy number variants (CNVs) in 19 individuals, and pathogenic and likely pathogenic SNVs/InDels in 8 individuals. The combined genetic diagnostic yield was 28.7%, including 20.8% with chromosomal abnormalities and 7.9% with sequence-level variants. Eighteen CNVs in 17 individuals were associated with 13 recurrent chromosomal microdeletion/microduplication syndromes, the most common being 22q11.2 deletion syndrome. Pathogenic/likely pathogenic sequence-level variants were identified in 8 genes, including GATA6 , FLNA , KANSL1 , TRAF7, KAT6A , PKD1L1 , RIT1 , and SMAD6 . Trio sequencing facilitated the identification of pathogenic variation (55.6% were de novo missense variants). In individuals with extracardiac features, the overall detection rate was significantly higher (61.5%) than in individuals with isolated CHD (17.3%) ( P = 4.6 × 10 − 3 ). Our study further emphasized the importance of combining CMA and trio-WES for clinical genetic testing of individuals with CHD. Trio-based WES should be part of the diagnostic algorithm.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,251 · 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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