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Enregistrement W2121170903 · doi:10.1186/2052-6687-1-4

A novel mutation in TTC8 is associated with progressive retinal atrophy in the golden retriever

2014· article· en· W2121170903 sur OpenAlexaboutno aff
Louise M Downs, Berit Wallin-Håkansson, Tomas F. Bergström, Cathryn S. Mellersh

Notice bibliographique

RevueCanine Genetics and Epidemiology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRetinal Development and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBroad Institute
Mots-clésAtrophyLabrador RetrieverMutationRetinalOphthalmologyMedicineAnatomyBiologyGeneticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Generalized progressive retinal atrophy (PRA) is a group of inherited eye diseases characterised by progressive retinal degeneration that ultimately leads to blindness in dogs. To date, more than 20 different mutations causing canine-PRA have been described and several breeds including the Golden Retriever are affected by more than one form of PRA. Genetically distinct forms of PRA may have different clinical characteristics such as rate of progression and age of onset. However, in many instances the phenotype of different forms of PRA cannot be distinguished at the basic clinical level achieved during routine ophthalmoscopic examination. Mutations in two distinct genes have been reported to cause PRA in Golden Retrievers (prcd-PRA and GR_PRA1), but for approximately 39% of cases in this breed the causal mutation remains unknown. RESULTS: A genome-wide association study of 10 PRA cases and 16 controls identified an association on chromosome 8 not previously associated with PRA (praw = 1.30×10(-6) and corrected with 100,000 permutations, pgenome = 0.148). Using haplotype analysis we defined a 737 kb critical region containing 6 genes. Two of the genes (TTC8 and SPATA7) have been associated with Retinitis Pigmentosa (RP) in humans. Using targeted next generation sequencing a single nucleotide deletion was identified in exon 8 of the TTC8 gene of affected Golden Retrievers. The frame shift mutation was predicted to cause a premature termination codon. In a larger cohort, this mutation, TTC8 c.669delA, segregates correctly in 22 out of 29 cases tested (75.9%). Of the PRA controls none are homozygous for the mutation, only 3.5% carry the mutation and 96.5% are homozygous wildtype. CONCLUSIONS: Our results show that PRA is genetically heterogeneous in one of the world's numerically largest breeds, the Golden Retriever, and is caused by multiple, distinct mutations. Here we discuss the mutation that causes a form of PRA, that we have termed PRA2, that accounts for approximately 30% of PRA cases in the breed. The genetic explanation for approximately 9% of cases remains to be identified. PRA2 is a naturally occurring animal model for Retinitis Pigmentosa, and potentially Bardet-Biedl Syndrome.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations36
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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