MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2559857749 · doi:10.1212/nxg.0000000000000115

FHF1 (FGF12) epileptic encephalopathy

2016· article· en· W2559857749 sur OpenAlexafffundabout
Sameer Al‐Mehmadi, Miranda Splitt, Venkateswaran Ramesh, Suzanne D. DeBrosse, Kimberly Dessoffy, Fan Xia, Yaping Yang, Jill A. Rosenfeld, Patrick Cossette, Jacques L. Michaud, Fadi F. Hamdan, Philippe M. Campeau, Berge A. Minassian, Jeffrey C. Barrett, Matthew E. Hurles

Notice bibliographique

RevueNeurology Genetics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Neurodevelopmental Disorders
Établissements canadiensUniversité de MontréalHôpital Notre-DameCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoGenome CanadaNational Institute for Health and Care ResearchNational Institute of Neurological Disorders and StrokeOntario Brain InstituteWellcome TrustMcGill University
Mots-clésMedicineEpilepsySanger sequencingMutationBioinformaticsPsychiatryGeneticsGeneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Voltage-gated sodium channels (Navs) are mainstays of neuronal function, and mutations in the genes encoding CNS Navs (Nav1.1 [ SCN1A ], Nav1.2 [ SCN2A ], Nav1.3 [ SCN3A ], and Nav1.6 [ SCN8A ]) are causes of some of the most common and severe genetic epilepsies and epileptic encephalopathies (EE).1 Fibroblast-growth-factor homologous factors (FHFs) compose a family of 4 proteins that interact with the C-terminal tails of Navs to modulate the channels' fast, and long-term, inactivations.2 FHF2 mutation is a rare cause of generalized epilepsy with febrile seizures plus (GEFS+).3 Recently, a de novo FHF1 mutation (p.R52H) was reported in early-onset EE in 2 siblings.4 We report 3 patients from unrelated families with the same FHF1 p.R52H mutation. The 5 cases together frame the FHF1 R52H EE from infancy to adulthood. As discussed below, this gain-of-function disease may be amenable to personalized therapy. Acknowledgment: The study has UK Research Ethics Committee's approval (10/H0305/83, granted by the Cambridge South REC, and GEN/284/12 granted by the Republic of Ireland REC). The research team acknowledges the support of the National Institute for Health Research through the Comprehensive Clinical Research Network, the Health Innovation Challenge Fund (grant HICF-1009-003), and the Wellcome Trust Sanger Institute (grant WT098051). BAM holds the University of Toronto Michael Bahen Chair in Epilepsy Research. The authors thank the Next Generation Sequencing/bioinformatics teams at McGill University, the Genome Quebec Innovation Center, the Réseau de Médecine Génétique Appliquée, and Drs. Ledia Brunga (DNA sample management); Dipayan Mitra (MRI); Ms. Gail Charlton (EEG); and Ms. Sylvia Dobrzeniecka (sequencing) for their efforts.

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: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations41
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNeurology GeneticsMême sujetGenetics and Neurodevelopmental DisordersTravaux en français237 207