Genotypic and phenotypic analysis of 396 individuals with mutations in <i>Sonic Hedgehog</i>
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Holoprosencephaly (HPE), the most common malformation of the human forebrain, may result from mutations in over 12 genes. Sonic Hedgehog (SHH) was the first such gene discovered; mutations in SHH remain the most common cause of non-chromosomal HPE. The severity spectrum is wide, ranging from incompatibility with extrauterine life to isolated midline facial differences. OBJECTIVE: To characterise genetic and clinical findings in individuals with SHH mutations. METHODS: Through the National Institutes of Health and collaborating centres, DNA from approximately 2000 individuals with HPE spectrum disorders were analysed for SHH variations. Clinical details were examined and combined with published cases. RESULTS: This study describes 396 individuals, representing 157 unrelated kindreds, with SHH mutations; 141 (36%) have not been previously reported. SHH mutations more commonly resulted in non-HPE (64%) than frank HPE (36%), and non-HPE was significantly more common in patients with SHH than in those with mutations in the other common HPE related genes (p<0.0001 compared to ZIC2 or SIX3). Individuals with truncating mutations were significantly more likely to have frank HPE than those with non-truncating mutations (49% vs 35%, respectively; p=0.012). While mutations were significantly more common in the N-terminus than in the C-terminus (including accounting for the relative size of the coding regions, p=0.00010), no specific genotype-phenotype correlations could be established regarding mutation location. CONCLUSIONS: SHH mutations overall result in milder disease than mutations in other common HPE related genes. HPE is more frequent in individuals with truncating mutations, but clinical predictions at the individual level remain elusive.
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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 | 0,001 | 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 découle