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目的：100,000个基因组项目诊断出了四分之一的受影响参与者，但有26％的诊断不在应用基因面板上；许多人是从头变体。评估没有基因面板的双重变体更具挑战性。方法：我们试图使用Genepy识别丢失的双重诊断，其中包含等位基因频率，Zygosity和一个用户依赖的有害度量，每个参与者都会产生每个基因的综合基因分数。我们计算了78,216个100,000个基因组项目参与者的2862个隐性疾病基因的遗传评分。对于每个基因，我们对参与者的基因分数进行了排名，并在没有诊断的情况下对受影响的参与者进行了仔细检查，他们的分数在每个基因的前5名中排名。在参与者表型与感兴趣的疾病基因重叠的情况下，我们提取了稀有变体和应用相，clinvar和ACMG分类。结果：3184个未经分子诊断的人的受影响的个体的遗传评分为前5位，而3184中的682个（21％）的表型与顶级基因重叠。在669（18％）表型匹配的病例中的122例（不包括13例撤回参与者）中，我们确定了假定的错过诊断（占所有未诊断参与者的2.2％）。另外334例（50％）中有334例可能遗漏了诊断，但需要验证功能验证。结论：大规模应用基因研究已确定了456个潜在诊断，证明了新型诊断策略的价值。©2024作者。由Elsevier Inc.代表美国医学遗传与基因组学院出版。这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
一种基因致病性工具“ genepy”识别丢失的双质...
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