AI-Driven Variant Prioritization in Rare Genetic Disorders: Enhancing Diagnostic Accuracy and Clinical Outcomes
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 84
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
DSAI01_064
تاریخ نمایه سازی: 4 تیر 1403
چکیده مقاله:
Next-Generation Sequencing (NGS) has transformed rare genetic disorder diagnosis, but the vast genomic data poses challenges.Artificial Intelligence (AI) algorithms, particularly machine learning and deep learning models, enhance genetic understanding. AIalgorithms can process large-scale genomic information rapidly, enabling the identification of rare variants contributing to specificrare diseases based on their predicted impact on protein function, evolutionary conservation, or known disease associations.Integrating data sources, AI aids in interpreting NGS data, uncovering genetic mechanisms. By using AI in NGS analysis, cliniciansimprove diagnostic accuracy and efficiency for rare genetic disorders, enabling early and precise diagnoses and personalized treatmentstrategies. AI-driven results outperform manual analysis in accuracy, speed, complexity, scalability, and interpretability. AI and opensourcetools like Exomiser excel in genetic data analysis, boosting the identification of disease-causing genetic variations. CombiningAI and manual analysis strengths enhances clinical diagnoses in rare genetic disorders.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Kolsoum InanlooRahatloo
School of Biology, College of Science, University of Tehran, Tehran, Iran