<i>SLC3A1</i> and <i>SLC7A9</i> Mutations in Autosomal Recessive or Dominant Canine Cystinuria: A New Classification System
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cystinuria, one of the first recognized inborn errors of metabolism, has been reported in many dog breeds. HYPOTHESIS/OBJECTIVES: To determine urinary cystine concentrations, inheritance, and mutations in the SLC3A1 and SLC7A9 genes associated with cystinuria in 3 breeds. ANIMALS: Mixed and purebred Labrador Retrievers (n = 6), Australian Cattle Dogs (6), Miniature Pinschers (4), and 1 mixed breed dog with cystine urolithiasis, relatives and control dogs. METHODS: Urinary cystinuria and aminoaciduria was assessed and exons of the SLC3A1 and SLC7A9 genes were sequenced from genomic DNA. RESULTS: In each breed, male and female dogs, independent of neuter status, were found to form calculi. A frameshift mutation in SLC3A1 (c.350delG) resulting in a premature stop codon was identified in autosomal-recessive (AR) cystinuria in Labrador Retrievers and mixed breed dogs. A 6 bp deletion (c.1095_1100del) removing 2 threonines in SLC3A1 was found in autosomal-dominant (AD) cystinuria with a more severe phenotype in homozygous than in heterozygous Australian Cattle Dogs. A missense mutation in SLC7A9 (c.964G>A) was discovered in AD cystinuria in Miniature Pinschers with only heterozygous affected dogs observed to date. Breed-specific DNA tests were developed, but the prevalence of each mutation remains unknown. CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPORTANCE: These studies describe the first AD inheritance and the first putative SLC7A9 mutation to cause cystinuria in dogs and expand our understanding of this phenotypically and genetically heterogeneous disease, leading to a new classification system for canine cystinuria and better therapeutic management and genetic control in these breeds.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».