Impact of whole exome sequencing among Iranian patients with autosomal recessive retinitis pigmentosa.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Non-syndromic autosomal recessive Retinitis Pigmentosa (arRP) is a highly heterogeneous genetic visual disorder with a large number of causative genes. We aimed to determine the power of Whole Exome Sequencing (WES) in the identification of the genes responsible for non-syndromic arRP among Iranian patients. METHODS: We used WES, followed by the Sanger sequencing to identify the underlying gene mutations causing non-syndromic arRP. RESULTS: Our study revealed disease-causing mutations in known arRP genes for 10 of the 13 families studied (76.9%). These mutations included two-frameshift insertion/deletion in CRB1 and ABCA4, one splicing mutation in PDE6B, four missense mutations in RP1, CRB1, PANK2 and IFT140, as well as three stop codon mutations in RDH12, PRCD, and C2orf71. Three remaining families harbored no mutation in previously known RP genes. Of the 10 diseases causing mutations identified among the investigated Iranian patients with non-syndromic arRP, eight variants had not been reported previously. We confirmed segregation of all 10 mutations with disease phenotypes in our studied population. CONCLUSION: This study supports the genetic heterogeneity of non-syndromic arRP in Iranian patients, and provides an opportunity to show the effectiveness of WES in the identification of pathogenic mutations among patients with non-syndromic arRP born to consanguineous parents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».