Novel pathogenic variants and genes for myopathies identified by whole exome sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Neuromuscular diseases (NMD) account for a significant proportion of infant and childhood mortality and devastating chronic disease. Determining the specific diagnosis of NMD is challenging due to thousands of unique or rare genetic variants that result in overlapping phenotypes. We present four unique childhood myopathy cases characterized by relatively mild muscle weakness, slowly progressing course, mildly elevated creatine phosphokinase (CPK), and contractures. We also present two additional cases characterized by severe prenatal/neonatal myopathy. Prior extensive genetic testing and histology of these cases did not reveal the genetic etiology of disease. Here, we applied whole exome sequencing (WES) and bioinformatics to identify likely causal pathogenic variants in each pedigree. In two cases, we identified novel pathogenic variants in COL6A3. In a third case, we identified novel likely pathogenic variants in COL6A6 and COL6A3. We identified a novel splice variant in EMD in a fourth case. Finally, we classify two cases as calcium channelopathies with identification of novel pathogenic variants in RYR1 and CACNA1S. These are the first cases of myopathies reported to be caused by variants in COL6A6 and CACNA1S. Our results demonstrate the utility and genetic diagnostic value of WES in the broad class of NMD phenotypes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».