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Enregistrement W2081837369 · doi:10.1002/ajmg.a.30052

Genetic heterogeneity in Usher syndrome

2004· review· en· W2081837369 sur OpenAlexaff
Bronya J.B. Keats, Sevtap Savas

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Medical Genetics Part A · 2004
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsher syndromeRetinitis pigmentosaHearing lossLoss functionGenetic heterogeneityCongenital hearing lossRetinal degenerationGeneticsMedicineBiologyGeneAudiologySensorineural hearing lossPhenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mutations in seven different genes have been associated with Usher syndrome, and an additional four loci have been mapped. The identified genes encode myosin VIIa, harmonin (a PDZ-domain protein), cadherin 23, protocadherin 15, sans (a scaffold-like protein), usherin and clarin. Three clinical types of Usher syndrome have been described: USH1 patients have severe to profound congenital hearing loss, vestibular dysfunction, and retinal degeneration beginning in childhood, those with USH2 have moderate to severe congenital hearing loss, normal vestibular function, and later onset of retinitis pigmentosa, and USH3 patients have progressive hearing loss, which distinguishes them from the other two types. The shaker-1, waltzer, Ames waltzer, and Jackson shaker mice provide murine models for four of the genetic forms of Usher syndrome. Ongoing studies are enabling early diagnosis of Usher syndrome in children who present with hearing loss, thus providing time to prepare for the onset of visual loss.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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