Molecular Genetics of the Usher Syndrome in Lebanon: Identification of 11 Novel Protein Truncating Mutations by Whole Exome Sequencing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Usher syndrome (USH) is a genetically heterogeneous condition with ten disease-causing genes. The spectrum of genes and mutations causing USH in the Lebanese and Middle Eastern populations has not been described. Consequently, diagnostic approaches designed to screen for previously reported mutations were unlikely to identify the mutations in 11 unrelated families, eight of Lebanese and three of Middle Eastern origins. In addition, six of the ten USH genes consist of more than 20 exons, each, which made mutational analysis by Sanger sequencing of PCR-amplified exons from genomic DNA tedious and costly. The study was aimed at the identification of USH causing genes and mutations in 11 unrelated families with USH type I or II. METHODS: Whole exome sequencing followed by expanded familial validation by Sanger sequencing. RESULTS: We identified disease-causing mutations in all the analyzed patients in four USH genes, MYO7A, USH2A, GPR98 and CDH23. Eleven of the mutations were novel and protein truncating, including a complex rearrangement in GPR98. CONCLUSION: Our data highlight the genetic diversity of Usher syndrome in the Lebanese population and the time and cost-effectiveness of whole exome sequencing approach for mutation analysis of genetically heterogeneous conditions caused by large genes.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 ».