MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1835707115 · doi:10.1186/s12881-015-0180-3

Molecular and clinical study of a cohort of 110 Algerian patients with autosomal recessive ataxia

2015· article· en· W1835707115 sur OpenAlexaboutno aff
Wahiba Hamza, Lamia Ali Pacha, Tarik Hamadouche, Jean Muller, Nathalie Drouot, Farida Ferrat, S. Makri, Malika Chaouch, Mériem Tazir, Michel Kœnig, Traki Benhassine

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Genetics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentre National de la Recherche ScientifiqueMinistère de la SantéMinistère de l'Enseignement Supérieur et de la RechercheMinistère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche ScientifiqueE-RareAgence Nationale de la RechercheInstitut National de la Santé et de la Recherche Médicale
Mots-clésAtaxiaCerebellar ataxiaGeneticsBiologyPopulationGenetic heterogeneityCohortPhenotypeSpinocerebellar ataxiaMedicineGenePathologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Autosomal recessive cerebellar ataxias (ARCA) are a complex group of neurodegenerative disorders with great genetic and phenotypic heterogeneity, over 30 genes/loci have been associated with more than 20 different clinical forms of ARCA. Genetic heterogeneity combined with highly variable clinical expression of the cerebellar symptoms and overlapping features complicate furthermore the etiological diagnosis of ARCA. The determination of the most frequent mutations and corresponding ataxias, as well as particular features specific to a population, are mandatory to facilitate and speed up the diagnosis process, especially when an appropriate treatment is available. METHODS: We explored 166 patients (115 families) refered to the neurology units of Algiers central hospitals (Algeria) with a cerebellar ataxia phenotype segregating as an autosomal recessive pattern of inheritance. Genomic DNA was extracted from peripheral blood samples and mutational screening was performed by PCR and direct sequencing or by targeted genomic capture and massive parallel sequencing of 57 genes associated with inherited cerebellar ataxia phenotypes. RESULTS: In this work we report the clinical and molecular results obtained on a large cohort of Algerian patients (110 patients/76 families) with genetically determined autosomal recessive ataxia, representing 9 different types of ARCA and 23 different mutations, including 6 novel ones. The five most common ARCA in this cohort were Friedreich ataxia, ataxia with isolated vitamin E deficiency, ataxia with oculomotor apraxia type 2, autosomal recessive spastic ataxia of Charlevoix-Saguenay and ataxia with oculomotor apraxia type 1. CONCLUSION: We report here a large cohort of patients with genetically determined autosomal recessive ataxia and the first study of the genetic context of ARCA in Algeria. This study showed that in Algerian patients, the two most common types of ataxia (Friedreich ataxia and ataxia with isolated vitamin E deficiency) coexist with forms that may be less common or underdiagnosed. To refine the genotype/phenotype correlation in rare and heteregeneous diseases as autosomal recessive ataxias, more extensive epidemiological investigations and reports are necessary as well as more accurate and detailed clinical characterizations. The use of standardized clinical and molecular protocols would thus enable a better knowledge of the different forms of ARCA.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Medical GeneticsMême sujetGenetic Neurodegenerative DiseasesTravaux en français237 207