Homozygosity mapping of autosomal recessive intellectual disability loci in 11 consanguineous Pakistani families
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Autosomal recessive intellectual disability (ID) is genetically heterogeneous and most of the genes causing it remain undiscovered. OBJECTIVE: We have ascertained 11 consanguineous families multiplex for IDs in order to identify new loci for autosomal recessive genes for non-syndromic ID, or to aid pinpointing mutations in known causative gene/loci. Methodology Microarray genotyping (Affymatrix 250K) was performed to identify homozygosity-by-descent (HBD) in all affected families. RESULTS: Analysis of genotypes revealed 45 potential HBD regions across the families, although these may be rationalised down to 39. Two families share an overlapping HBD region on 7q11.21. In one family, X-linkage also looks plausible, and a new ID gene near the centromere may be a likely cause. In one family, no HBD region was found, and thus we exclude autosomal recessive mutation as the likely cause in this family. Copy-number variation (CNV) was also performed and revealed no CNVs, homozygous or heterozygous, segregating with the phenotype. CONCLUSION: The homozygous loci identified in this study might harbour candidate genes for ID in these studied families. Therefore, we are proceeding with next-generation sequencing analysis of the families, using whole-exome approaches, and anticipate that this will identify the causative gene/mutation within the identified HBD regions for many of the families studied here.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».