Unexpected allelic heterogeneity and spectrum of mutations in Fowler syndrome revealed by next-generation exome sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Protein coding genes constitute approximately 1% of the human genome but harbor 85% of the mutations with large effects on disease-related traits. Therefore, efficient strategies for selectively sequencing complete coding regions (i.e., "whole exome") have the potential to contribute our understanding of human diseases. We used a method for whole-exome sequencing coupling Agilent whole-exome capture to the Illumina DNA-sequencing platform, and investigated two unrelated fetuses from nonconsanguineous families with Fowler Syndrome (FS), a stereotyped phenotype lethal disease. We report novel germline mutations in feline leukemia virus subgroup C cellular-receptor-family member 2, FLVCR2, which has recently been shown to cause FS. Using this technology, we identified three types of genetic abnormalities: point-mutations, insertions-deletions, and intronic splice-site changes (first pathogenic report using this technology), in the fetuses who both were compound heterozygotes for the disease. Although revealing a high level of allelic heterogeneity and mutational spectrum in FS, this study further illustrates the successful application of whole-exome sequencing to uncover genetic defects in rare Mendelian disorders. Of importance, we show that we can identify genes underlying rare, monogenic and recessive diseases using a limited number of patients (n=2), in the absence of shared genetic heritage and in the presence of allelic heterogeneity.
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 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 ».