Next-generation sequencing identifies rare variants associated with Noonan syndrome
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Notice bibliographique
Résumé
Noonan syndrome (NS) is a relatively common genetic disorder, characterized by typical facies, short stature, developmental delay, and cardiac abnormalities. Known causative genes account for 70-80% of clinically diagnosed NS patients, but the genetic basis for the remaining 20-30% of cases is unknown. We performed next-generation sequencing on germ-line DNA from 27 NS patients lacking a mutation in the known NS genes. We identified gain-of-function alleles in Ras-like without CAAX 1 (RIT1) and mitogen-activated protein kinase kinase 1 (MAP2K1) and previously unseen loss-of-function variants in RAS p21 protein activator 2 (RASA2) that are likely to cause NS in these patients. Expression of the mutant RASA2, MAP2K1, or RIT1 alleles in heterologous cells increased RAS-ERK pathway activation, supporting a causative role in NS pathogenesis. Two patients had more than one disease-associated variant. Moreover, the diagnosis of an individual initially thought to have NS was revised to neurofibromatosis type 1 based on an NF1 nonsense mutation detected in this patient. Another patient harbored a missense mutation in NF1 that resulted in decreased protein stability and impaired ability to suppress RAS-ERK activation; however, this patient continues to exhibit a NS-like phenotype. In addition, a nonsense mutation in RPS6KA3 was found in one patient initially diagnosed with NS whose diagnosis was later revised to Coffin-Lowry syndrome. Finally, we identified other potential candidates for new NS genes, as well as potential carrier alleles for unrelated syndromes. Taken together, our data suggest that next-generation sequencing can provide a useful adjunct to RASopathy diagnosis and emphasize that the standard clinical categories for RASopathies might not be adequate to describe all patients.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle