LMNA mutation position predicts organ system involvement in laminopathies
Notice bibliographique
Résumé
The underlying disease mechanisms likely include mutation effects on the nuclear envelope and on interactions between lamins and transcription factors. At the same time, can a simple genomic attribute -- for instance, mutation position within the LMNA sequence -- predict the complex phenotypic effects? In order to assess this, hierarchical cluster analysis (HCA) was used for assembling 16 laminopathies into two classes based on organ system involvement. Ninety-one reported causative LMNA mutations in these laminopathies were then classified according to their position upstream or downstream of the nuclear localization signal sequence (NLS). Contingency analysis was used in order to assess a non-random relationship between HCA laminopathy class and LMNA mutation position relative to the NLS. HCA laminopathy class and LMNA mutation position were strongly associated (p < 0.0001). The odds ratio for general association between an HCA class 1 laminopathy and a mutation upstream of the NLS sequence was 8.4 (95% confidence interval = 2.9 - 24.7, p < 0.0001). Although the underlying molecular biology is complex, the findings support the hypothesis that laminopathy phenotype and LMNA genotype are non-randomly associated. Furthermore, HCA may be a tool to help with the study of phenotype - genotype associations, or 'phenomics'.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».