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Phenotype-driven gene prioritization for rare diseases using graph convolution on heterogeneous networks

机译:在异构网络上使用图卷积对罕见疾病进行表型驱动的基因优先排序

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摘要

BackgroundOne of the major goals of genomic medicine is the identification of causal genomic variants in a patient and their relation to the observed clinical phenotypes. Prioritizing the genomic variants by considering only the genotype information usually identifies a few hundred potential variants. Narrowing it down further to find the causal disease genes and relating them to the observed clinical phenotypes remains a significant challenge, especially for rare diseases.
机译:背景技术基因组医学的主要目标之一是鉴定患者中的因果基因组变异及其与观察到的临床表型的关系。通过仅考虑基因型信息来对基因组变异进行优先排序通常可以识别出数百种潜在变异。进一步缩小范围以寻找病因基因,并将其与观察到的临床表型联系起来仍然是一个重大挑战,尤其是对于罕见疾病。

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