Genotypes and Phenotypes of 162 Families with a <b><i>Glomulin</i></b> Mutation
Notice bibliographique
Résumé
A decade ago, we identified a novel gene, glomulin (GLMN) in which mutations cause glomuvenous malformations (GVMs). GVMs are bluish-purple cutaneous vascular lesions with characteristic glomus cells in the walls of distended venous channels. The discovery of the genetic basis for GVMs allowed the definition of clinical features to distinguish GVMs from other venous anomalies. The variation in phenotype was also highlighted: from a single punctate blue dot to a large plaque-like lesion. In this study, we screened GLMN in a large cohort of patients to broaden the spectrum of mutations, define their frequency and search for possible genotype-phenotype correlations. Taking into account 6 families published by others, a mutation in GLMN has been found in 162 families. This represents 40 different mutations; the most frequent one being present in almost 45% of them. Expressivity varies largely, without a genotype/phenotype relationship. Among 381 individuals with a mutation, we discovered 37 unaffected carriers, implying a penetrance of 90%. As nonpenetrant individuals may transmit the disease to their descendants, knowledge on the mutational status is needed for appropriate genetic counseling.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».