Disease Variant Landscape of a Large Multiethnic Population of Moyamoya Patients by Exome Sequencing
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
Moyamoya disease (MMD) is a rare disorder characterized by cerebrovascular occlusion and development of hemorrhage-prone collateral vessels. Approximately 10-12% of cases are familial, with a presumed low penetrance autosomal dominant pattern of inheritance. Diagnosis commonly occurs only after clinical presentation. The recent identification of the RNF213 founder mutation (p.R4810K) in the Asian population has made a significant contribution, but the etiology of this disease remains unclear. To further develop the variant landscape of MMD, we performed high-depth whole exome sequencing of 125 unrelated, predominantly nonfamilial, ethnically diverse MMD patients in parallel with 125 internally sequenced, matched controls using the same exome and analysis platform. Three subpopulations were established: Asian, Caucasian, and non-RNF213 founder mutation cases. We provided additional support for the previously observed RNF213 founder mutation (p.R4810K) in Asian cases (P = 6.01×10(-5)) that was enriched among East Asians compared to Southeast Asian and Pacific Islander cases (P = 9.52×10(-4)) and was absent in all Caucasian cases. The most enriched variant in Caucasian (P = 7.93×10(-4)) and non-RNF213 founder mutation (P = 1.51×10(-3)) cases was ZXDC (p.P562L), a gene involved in MHC Class II activation. Collapsing variant methodology ranked OBSCN, a gene involved in myofibrillogenesis, as most enriched in Caucasian (P = 1.07×10(-4)) and non-RNF213 founder mutation cases (P = 5.31×10(-5)). These findings further support the East Asian origins of the RNF213 (p.R4810K) variant and more fully describe the genetic landscape of multiethnic MMD, revealing novel, alternative candidate variants and genes that may be important in MMD etiology and diagnosis.
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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 | 0,000 | 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 découle