Comment Aimosti réanalyse votre génome

Vous apportez des données ADN que vous possédez déjà, un export de puce de génotypage ou un fichier de génome entier. Nous les faisons passer par un pipeline fixe et versionné, et nous vous montrons ce que les bases de données publiques disent de vos variants, chaque affirmation étant rattachée à sa source. Nous ne prélevons jamais d’échantillon, ne séquençons pas, ne testons pas et ne posons pas de diagnostic. Toute correspondance cliniquement pertinente est rapportée de la même façon : c’est une correspondance avec la littérature, pas un diagnostic. Faites-la confirmer par un médecin et par un test génétique ciblé et validé avant d’agir.

Le pipeline, étape par étape

1. Lecture et détection. Nous lisons le fichier envoyé, détectons son format et sa version du génome, et vérifions quel échantillon il contient.
2. Normalisation sur GRCh38. Les variants sont alignés à gauche et normalisés (et convertis par liftover si besoin) sur une seule version de référence, pour que chaque recherche tombe exactement sur la bonne coordonnée.
3. Annotation. Nous annotons à l’aide des bases de données publiques actuelles : prédiction des conséquences, plus le contexte clinique et la fréquence dans la population.
4. Restriction aux panels sélectionnés et aux variants listés. La recherche se limite à des panels revus plutôt qu’au génome entier. Sur un fichier séquencé, la recherche ClinVar élargie ne lit que les variants exacts que ClinVar liste comme responsables de maladies, dans des gènes choisis d’après les curations de ClinGen. Chaque résultat peut être rattaché à une liste tenue par un organisme nommé.
5. Application des règles de chaque module. Résultats cliniques, statut de porteur, recherche ClinVar élargie, pharmacogénétique, scores polygéniques, traits et origines reprennent chacun des faits sourcés sous leur propre angle.
6. Gel du rapport. Le résultat est rattaché aux versions exactes des sources utilisées, si bien que votre rapport ne change jamais en silence après sa publication.

Les sources que nous reprenons

Nous ne construisons que sur des sources sous licence ouverte, et nous affichons l’affirmation et la version propres à chacune. Nous n’inventons pas nos propres classifications.

• ClinVar : signification clinique et statut d’évaluation (étoiles).
• gnomAD : fréquences alléliques dans les populations.
• VEP : prédiction des conséquences des variants.
• ACMG SF : la liste des gènes dont les résultats secondaires (secondary findings) sont rapportés. Notre guide explique quels 84 gènes elle contient, et pourquoi seulement ceux-là.
• CPIC : recommandations pharmacogénétiques.
• GWAS Catalog : associations avec des traits, filtrées selon les preuves.
• PhyloTree : haplogroupes mitochondriaux (lignée maternelle).
• ClinGen : curations de la validité gène–maladie et de l’actionnabilité chez l’adulte, qui déterminent les gènes de la recherche ClinVar élargie. Obtenues auprès de la Clinical Genome Resource (clinicalgenome.org), CC0 1.0, consultées le 5 octobre 2026.
• Orphanet : le mode de transmission des maladies liées à l’X, qui nous sert à tenir les maladies dominantes liées à l’X hors de la recherche élargie de porteur. Orphanet: an online rare disease and orphan drug database, © INSERM 1999, orpha.net, CC BY 4.0, consulté le 5 octobre 2026.
• PGS Catalog : les scores polygéniques publiés que nous reprenons, chacun nommé par son identifiant dans le PGS Catalog et par l’étude dont il provient.
• 1000 Genomes Project : des échantillons européens qui nous servent à mesurer combien le déséquilibre de liaison entre les variants d’un score élargit sa dispersion de référence, pour qu’un percentile ne soit pas lu sur une dispersion trop étroite.

L’absence de preuve

Nous ne disons jamais « vous n’avez pas X ». Nous disons qu’aucun variant correspondant n’a été trouvé dans les régions que vos données couvrent, et nous montrons cette couverture. Une lacune de couverture n’est pas un résultat rassurant, et nous ne la laissons jamais passer pour tel.

Quand vous fournissez un gVCF, nous rapportons la lisibilité par gène : la part de chaque région du panel couverte à une profondeur de lecture d’au moins 10, le minimum courant de qualité clinique pour un génotype germinal fiable. Une région sous cette profondeur est signalée comme pas entièrement lisible, si bien que « aucun variant trouvé » n’est jamais confondu avec « région confirmée sans variant ».

Répartition des origines

Nous ajustons vos génotypes sur 31 composantes de référence, dont 30 construites à partir de l’Allen Ancient DNA Resource (données ouvertes, CC0), et nous les rapportons en 17 régions. Une région rassemble des composantes dont les populations de référence sont trop proches pour qu’un seul fichier les distingue de façon fiable. Le regroupement est fixé à l’avance, d’après la ressemblance des fréquences alléliques des composantes, et n’est pas choisi client par client.

Chaque région reçoit une estimation et une fourchette. La fourchette est la dispersion de l’estimation sur 100 rééchantillonnages de vos marqueurs, élargie vers le haut par la part que nous n’avons pas pu attribuer, car cette part peut appartenir à n’importe quelle région.

Nous testons les fourchettes de deux façons. Sur des génomes simulés à partir des fréquences alléliques du panel lui-même, la fourchette d’une région a contenu la vraie valeur dans 97 % des cas. Ce test est généreux, car la personne simulée provient exactement des fréquences sur lesquelles nous ajustons. Sur des génomes assemblés à partir de vraies personnes de référence, un chromosome entier à la fois, et ajustés sur un panel qui ne les contient pas, la fourchette a contenu la part connue dans 79 % des cas à la densité d’une puce 23andMe, et dans 67 % des cas sur des génomes entiers. Les génomes entiers s’en sortent moins bien ici : davantage de marqueurs rendent la fourchette plus étroite, mais les groupes de référence ne grandissent pas pour autant, et cette part de l’incertitude n’est pas dans la fourchette. Ce second test tend à sous-estimer, car l’ascendance mixte des personnes de référence elles-mêmes compte comme un échec.

À l’intérieur d’une région, nous n’imprimons que des fourchettes, arrondies à 5 points : en simulation, elles ont contenu la vraie valeur dans 91 % des cas, et c’est pourquoi nous ne donnons pas de chiffre unique pour elles.

Ce sont des mesures sur des génomes simulés et de référence, pas une promesse sur un fichier donné. Un fichier qui s’ajuste mal au panel le dit sur sa carte.

La composante juive ashkénaze repose sur des fréquences alléliques publiées. Sa référence est constituée de 471 personnes de NCBI GEO GSE23636 (Bray et al. 2010, PNAS), soumises par l’université Emory (Bray, Warren). Elles ont été génotypées sur une autre puce, et nous n’utilisons que leurs fréquences alléliques : aucun génotype individuel n’est conservé. Ces fréquences couvrent 52 % des marqueurs de ce panel. Pour les autres, la composante est modélisée à partir de ses voisines dans le panel, si bien que votre fichier ne peut la distinguer que sur les marqueurs couverts. Une partie d’une ascendance juive ashkénaze apparaîtra sous Western and Southern Europe, la région qui contient sa référence la plus proche, Italian–Balkan. L’inverse est vrai aussi : une partie d’une ascendance d’Italie du Sud ou des Balkans peut apparaître comme juive ashkénaze, et c’est pourquoi nous ne nommons une part juive ashkénaze qu’à partir de 13 %. Sur la carte, la composante est dessinée là où vivaient les ancêtres récents des personnes de référence, en Europe centrale et orientale. Aucun autre groupe juif n’a de composante propre : l’Allen Ancient DNA Resource contient neuf autres groupes juifs actuels, de 5 à 10 personnes chacun, trop peu pour en construire une. Comme toute composante, elle mesure à quel point vos génotypes ressemblent à un groupe de référence, et ne dit rien de la religion ni de l’appartenance à une communauté.

Deux questions, tenues à part

Nous séparons deux questions : le domaine est-il sûr que l’effet est réel ? (statut d’évaluation ClinVar, nombre de soumissions, réplication) et quelle serait son importance s’il l’était ? (taille d’effet ou pénétrance). Un effet important ne masque jamais des preuves faibles. Le rapport lui-même est en anglais ; le glossaire explique les termes qu’il emploie.

Cette page décrit la méthode. Les versions exactes des sources utilisées pour un rapport donné sont figées dans ce rapport.

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