Quantitative phenotypic and network analysis of 1q44 microdeletion for microcephaly
Notice bibliographique
Résumé
As genome wide techniques become more common, an increasing proportion of patients with intellectual disability (ID) are found to have genetic defects allowing genotype-phenotype correlations. Previously, AKT3 deletion was suggested to be responsible for microcephaly in patients with 1q43-q44 deletion syndrome, but this does not correspond to all cases. We report a case of a de novo 1q44 deletion in an 8-year-old boy with microcephaly in whom AKT3 is not deleted. We used a systematic review of the literature, our patient, and network analysis to gain a better understanding of the genetic basis of microcephaly in 1q deletion patients. Our analysis showed that while AKT3 deletion is associated with more severe (≤3 SD) microcephaly in 1q43-q44 deletion patients, other genes may contribute to microcephaly in AKT3 intact patients with microcephaly and 1q43-44 deletion syndrome. We identified a potential role for HNRNPU, SMYD3, NLRP3, and KIF26B in microcephaly. Overall, our study highlights the need for network analysis and quantitative measures reporting in the phenotypic analysis of a complex genetic syndrome related to copy number variation.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».