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: We report the results of a comprehensive copy number variant (CNV) reanalysis of 9171 exome sequencing datasets from 5757 families affected by a rare disease (RD). The data reanalysed was extremely heterogeneous, having been generated using 28 different enrichment kits by 42 different research groups across Europe partnering in the Solve-RD project. Each research group had previously undertaken their own analysis of the data but failed to identify disease-causing variants. We applied three CNV calling algorithms to maximise sensitivity, and rare CNVs overlapping genes of interest, provided by four partner European Reference Networks, were taken forward for interpretation by clinical experts. This reanalysis has resulted in a molecular diagnosis being provided to 51 families in this sample, with ClinCNV performing the best of the three algorithms. We also identified partially explanatory pathogenic CNVs in a further 34 individuals. This work illustrates the value of reanalysing ES cold cases for CNVs.
Demidov, G., Yaldiz, B., Garcia-Pelaez, J., de Boer, E., Schuermans, N., Van de Vondel, L., et al. (2024). Comprehensive reanalysis for CNVs in ES data from unsolved rare disease cases results in new diagnoses. NPJ GENOMIC MEDICINE, 9(1) [10.1038/s41525-024-00436-6].
Comprehensive reanalysis for CNVs in ES data from unsolved rare disease cases results in new diagnoses
: We report the results of a comprehensive copy number variant (CNV) reanalysis of 9171 exome sequencing datasets from 5757 families affected by a rare disease (RD). The data reanalysed was extremely heterogeneous, having been generated using 28 different enrichment kits by 42 different research groups across Europe partnering in the Solve-RD project. Each research group had previously undertaken their own analysis of the data but failed to identify disease-causing variants. We applied three CNV calling algorithms to maximise sensitivity, and rare CNVs overlapping genes of interest, provided by four partner European Reference Networks, were taken forward for interpretation by clinical experts. This reanalysis has resulted in a molecular diagnosis being provided to 51 families in this sample, with ClinCNV performing the best of the three algorithms. We also identified partially explanatory pathogenic CNVs in a further 34 individuals. This work illustrates the value of reanalysing ES cold cases for CNVs.
Demidov, G., Yaldiz, B., Garcia-Pelaez, J., de Boer, E., Schuermans, N., Van de Vondel, L., et al. (2024). Comprehensive reanalysis for CNVs in ES data from unsolved rare disease cases results in new diagnoses. NPJ GENOMIC MEDICINE, 9(1) [10.1038/s41525-024-00436-6].
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11365/1277026
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.