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Enregistrement W2170392185 · doi:10.1002/humu.20777

Further evidence for allelic heterogeneity in Hartnup disorder

2008· article· en· W2170392185 sur OpenAlexaffabout
Dimitar N. Azmanov, Sonja Kowalczuk, Helen Rodgers, Christiane Auray‐Blais, Robert Giguère, John E.J. Rasko, Stefan Bröer, Juleen A. Cavanaugh

Notice bibliographique

RevueHuman Mutation · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAmino Acid Enzymes and Metabolism
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyGeneticsAllelePhenotypeAminoaciduriaGeneAllelic heterogeneityMutationGenetic heterogeneityAmino acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hartnup disorder is an autosomal recessive impairment of amino acid transport in kidney and intestine. Mutations in SLC6A19 have been shown to cosegregate with the disease in the predicted recessive manner; however, in two previous studies (Seow et al., Nat Genet 2004;36:1003-1007; Kleta et al., Nat Genet 2004;36:999-1002), not all causative alleles were identified in all affected individuals, raising the possibility that other genes may contribute to Hartnup disorder. We have now investigated six newly acquired families of Australian and Canadian (Province of Quebec) origin and resequenced the entire coding region of SLC6A19 in families with only a single disease allele identified. We also studied one American family in whom no mutations had been identified in a previous study (Kleta et al., Nat Genet 2004;36:999-1002). We have identified seven novel mutations in SLC6A19 that show functional obliteration of the protein in vitro, explaining Hartnup disorder in all reported families so far. We demonstrate that Hartnup disorder is allelically heterogeneous with two mutated SLC6A19 alleles, whether identical or not, necessary for manifestation of the characteristic aminoaciduria in affected individuals. This study resolves the previous hypothesis that other genes contribute to the Hartnup phenotype.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,756
Score d'incertitude au seuil0,293

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,276 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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