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Enregistrement W2605478502 · doi:10.1167/iovs.17-21469

<b>Molecular Genetic Analysis of Pakistani Families With Autosomal Recessive Congenital Cataracts by Homozygosity Screening</b>

2017· article· en· W2605478502 sur OpenAlexfundno aff
Jianjun Chen, Qiwei Wang, Patricia E. Cabrera, Zilin Zhong, Wenmin Sun, Xiaodong Jiao, Yabin Chen, Gowthaman Govindarajan, Muhammad Asif Naeem, Shaheen N. Khan, Muhammad Hassaan Ali, Muhammad Zaman Khan Assir, Fawad Ur Rahman, Zaheeruddin A. Qazi, Sheikh Riazuddin, Javed Akram, J. Fielding Hejtmancik

Notice bibliographique

RevueInvestigative Ophthalmology & Visual Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueConnexins and lens biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Eye InstituteCanadian Centre for Applied Research in Cancer Control
Mots-clésDisease gene identificationGeneticsCandidate geneBiologyGenetic linkageConsanguinityGenetic analysisRuns of HomozygosityPopulationMissense mutationGeneMutationMedicineGenotypeExome sequencingSingle-nucleotide polymorphism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To identify the genetic origins of autosomal recessive congenital cataracts (arCC) in the Pakistani population. Methods: Based on the hypothesis that most arCC patients in consanguineous families in the Punjab areas of Pakistan should be homozygous for causative mutations, affected individuals were screened for homozygosity of nearby highly informative microsatellite markers and then screened for pathogenic mutations by DNA sequencing. A total of 83 unmapped consanguineous families were screened for mutations in 33 known candidate genes. Results: Patients in 32 arCC families were homozygous for markers near at least 1 of the 33 known CC genes. Sequencing the included genes revealed homozygous cosegregating sequence changes in 10 families, 2 of which had the same variation. These included five missense, one nonsense, two frame shift, and one splice site mutations, eight of which were novel, in EPHA2, FOXE3, FYCO1, TDRD7, MIP, GALK1, and CRYBA4. Conclusions: The above results confirm the usefulness of homozygosity mapping for identifying genetic defects underlying autosomal recessive disorders in consanguineous families. In our ongoing study of arCC in Pakistan, including 83 arCC families that underwent homozygosity mapping, 3 mapped using genome-wide linkage analysis in unpublished data, and 30 previously reported families, mutations were detected in approximately 37.1% (43/116) of all families studied, suggesting that additional genes might be responsible in the remaining families. The most commonly mutated gene was FYCO1 (14%), followed by CRYBB3 (5.2%), GALK1 (3.5%), and EPHA2 (2.6%). This provides the first comprehensive description of the genetic architecture of arCC in the Pakistani population.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeObservationnel
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

Citations59
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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