Golden Retriever dogs with neuronal ceroid lipofuscinosis have a two-base-pair deletion and frameshift in CLN5
Notice bibliographique
Résumé
We studied a recessive, progressive neurodegenerative disease occurring in Golden Retriever siblings with an onset of signs at 15 months of age. As the disease progressed these signs included ataxia, anxiety, pacing and circling, tremors, aggression, visual impairment and localized and generalized seizures. A whole genome sequence, generated with DNA from one affected dog, contained a plausibly causal homozygous mutation: CLN5:c.934_935delAG. This mutation was predicted to produce a frameshift and premature termination codon and encode a protein variant, CLN5:p.E312Vfs*6, which would lack 39 C-terminal amino acids. Eighteen DNA samples from the Golden Retriever family members were genotyped at CLN5:c.934_935delAG. Three clinically affected dogs were homozygous for the deletion allele; whereas, the clinically normal family members were either heterozygotes (n = 11) or homozygous for the reference allele (n = 4). Among archived Golden Retrievers DNA samples with incomplete clinical records that were also genotyped at the CLN5:c.934_935delAG variant, 1053 of 1062 were homozygous for the reference allele, 8 were heterozygotes and one was a deletion-allele homozygote. When contacted, the owner of this homozygote indicated that their dog had been euthanized because of a neurologic disease that progressed similarly to that of the affected Golden Retriever siblings. We have collected and stored semen from a heterozygous Golden Retriever, thereby preserving an opportunity for us or others to establish a colony of CLN5-deficient dogs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».