Transcriptome sequencing improves the diagnostic rate for Mendelian disease in patients for whom genetic analysis has not returned a diagnosis.

Over the past decade there have been major advances in defining the genetic basis of the majority of congenital myopathy subtypes. However the relationship between each congenital myopathy, defined on histological grounds, and the genetic cause is complex. Many of the congenital myopathies are due to mutations in more than one gene, and mutations in the same gene can cause different muscle pathologies. The International Standard of Care Committee for Congenital Myopathies performed a literature review and consulted a group of experts in the field to develop a summary of (1) the key features common to all forms of congenital myopathy and (2) the specific features that help to discriminate between the different genetic subtypes. The consensus statement was refined by two rounds of on-line survey, and a three-day workshop. This consensus statement provides guidelines to the physician assessing the infant or child with hypotonia and weakness. We summarise the clinical features that are most suggestive of a congenital myopathy, the major differential diagnoses and the features on clinical examination, investigations, muscle pathology and muscle imaging that are suggestive of a specific genetic diagnosis to assist in prioritisation of genetic testing of known genes. As next generation sequencing becomes increasingly used as a diagnostic tool in clinical practise, these guidelines will assist in determining which sequence variations are likely to be pathogenic.

Nemaline myopathy (NM) is a genetic muscle disorder characterized by muscle dysfunction and electron-dense protein accumulations (nemaline bodies) in myofibers. Pathogenic mutations have been described in 9 genes to date, but the genetic basis remains unknown in many cases. Here, using an approach that combined whole-exome sequencing (WES) and Sanger sequencing, we identified homozygous or compound heterozygous variants in LMOD3 in 21 patients from 14 families with severe, usually lethal, NM. LMOD3 encodes leiomodin-3 (LMOD3), a 65-kDa protein expressed in skeletal and cardiac muscle. LMOD3 was expressed from early stages of muscle differentiation; localized to actin thin filaments, with enrichment near the pointed ends; and had strong actin filament-nucleating activity. Loss of LMOD3 in patient muscle resulted in shortening and disorganization of thin filaments. Knockdown of lmod3 in zebrafish replicated NM-associated functional and pathological phenotypes. Together, these findings indicate that mutations in the gene encoding LMOD3 underlie congenital myopathy and demonstrate that LMOD3 is essential for the organization of sarcomeric thin filaments in skeletal muscle.

Abstract Exome and whole-genome sequencing are becoming increasingly routine approaches in Mendelian disease diagnosis. Despite their success, the current diagnostic rate for genomic analyses across a variety of rare diseases is approximately 25-50%. Here, we explore the utility of transcriptome sequencing (RNA-seq) as a complementary diagnostic tool in a cohort of 50 patients with genetically undiagnosed rare muscle disorders. We describe an integrated approach to analyze patient muscle RNA-seq, leveraging an analysis framework focused on the detection of transcript-level changes that are unique to the patient compared to over 180 control skeletal muscle samples. We demonstrate the power of RNA-seq to validate candidate splice-disrupting mutations and to identify splice-altering variants in both exonic and deep intronic regions, yielding an overall diagnosis rate of 35%. We also report the discovery of a highly recurrent de novo intronic mutation in COL6A1 that results in a dominantly acting splice-gain event, disrupting the critical glycine repeat motif of the triple helical domain. We identify this pathogenic variant in a total of 27 genetically unsolved patients in an external collagen VI-like dystrophy cohort, thus explaining approximately 25% of patients clinically suggestive of collagen VI dystrophy in whom prior genetic analysis is negative. Overall, this study represents a large systematic application of transcriptome sequencing to rare disease diagnosis and highlights its utility for the detection and interpretation of variants missed by current standard diagnostic approaches. One Sentence Summary Transcriptome sequencing improves the diagnostic rate for Mendelian disease in patients for whom genetic analysis has not returned a diagnosis.

Abstract Short tandem repeat (STR) expansions have been identified as the causal DNA mutation in dozens of Mendelian diseases. Historically, pathogenic STR expansions could only be detected by single locus techniques, such as PCR and electrophoresis. The ability to use short read sequencing data to screen for STR expansions has the potential to reduce both the time and cost to reaching diagnosis and enable the discovery of new causal STR loci. Most existing tools detect STR variation within the read length, and so are unable to detect the majority of pathogenic expansions. Those tools that can detect large expansions are limited to a set of known disease loci and as yet no new disease causing STR expansions have been identified with high-throughput sequencing technologies. Here we address this by presenting STRetch, a new genome-wide method to detect STR expansions at all loci across the human genome. We demonstrate the use of STRetch for detecting pathogenic STR expansions in short-read whole genome sequencing data with a very low false discovery rate. We further demonstrate the application of STRetch to solve cases of patients with undiagnosed disease and apply STRetch to the analysis of 97 whole genomes to reveal variation at STR loci. STRetch assesses expansions at all STR loci in the genome and allows screening for novel disease-causing STRs. STRetch is open source software, available from github.com/Oshlack/STRetch .

Genetic variants that cause rare disorders may remain elusive even after expansive testing, such as exome sequencing. The diagnostic yield of genome sequencing, particularly after a negative evaluation, remains poorly defined.

Abstract Expansions of short tandem repeats (STRs) cause dozens of rare Mendelian diseases. However, STR expansions, especially those arising from repeats not present in the reference genome, are challenging to detect from short-read sequencing data. Such “novel” STRs include new repeat units occurring at known STR loci, or entirely new STR loci where the sequence is absent from the reference genome. A primary cause of difficulty detecting STR expansions is that reads arising from STR expansions are frequently mismapped or unmapped. To address this challenge, we have developed STRling, a new STR detection algorithm that counts k-mers (short DNA sequences of length k) in DNA sequencing reads, to efficiently recover reads that inform the presence and size of STR expansions. As a result, STRling can call expansions at both known and novel STR loci. STRling has a sensitivity of 83% for 14 known STR disease loci, including the novel STRs that cause CANVAS and DBQD2. It is the first method to resolve the position of novel STR expansions to base pair accuracy. Such accuracy is essential to interpreting the consequence of each expansion. STRling has an estimated 0.078 false discovery rate for known pathogenic loci in unaffected individuals and a 0.20 false discovery rate for genome-wide loci in unaffected individuals when using variants called from long-read data as truth. STRling is fast, scalable on cloud computing, open-source, and freely available at https://github.com/quinlan-lab/STRling .