At the Heart of a Complex Disease ‘Molecular Genetics of Congenital Heart Disease’
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Congenital heart disease (CHD) is the most common type of birth defect and affects almost 1% of the general population. Compared to other rare congenital disorders, CHD rarely shows strictly Mendelian inheritance patterns. Human genetic studies have revealed that multiple genes contribute to the disease in pathways, which affect early cardiac development. Despite recent large‐scale efforts to identify causal genes for CHD, the majority of cases remain enigmatic. The challenges in identifying genotype–phenotype relationships in CHD suggest a more complex pattern of inheritance, where structural as well as single nucleotide variants contribute to the disease and modifiers tune the spectrum of cardiac malformations expressed. Here, we review the current state of genetic research in CHD and discuss the challenges in moving variant identification in CHD into the personal genomics era. Key Concepts Congenital heart disease (CHD) is a complex developmental phenotype with many genes contributing to its etiology. Single nucleotide polymorphisms (SNPs) as well as structural variants contribute to the burden of CHD in the population. Loss of function variants (LOF) and missense mutations can have different impacts during cardiac development, thus leading to different CHD phenotypes. Genetic factors for congenital heart malformations can be inherited autosomal recessive, autosomal dominant, X‐linked or show non‐Mendelian patterns in families. Genetic background can alter the manifestation of CHD and lead to different CHD subtypes or buffer against disease.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,013 |
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 ».