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Enregistrement W2610666651 · doi:10.1016/j.ajhg.2017.04.004

CHARGE and Kabuki Syndromes: Gene-Specific DNA Methylation Signatures Identify Epigenetic Mechanisms Linking These Clinically Overlapping Conditions

2017· article· en· W2610666651 sur OpenAlexaff
Darci T. Butcher, Cheryl Cytrynbaum, Andrei L. Turinsky, Michelle T. Siu, Michal Inbar‐Feigenberg, Roberto Mendoza‐Londono, David Chitayat, Susan Walker, Jerry Machado, Oana Caluseriu, Lucie Dupuis, Daria Grafodatskaya, William Reardon, Brigitte Gilbert‐Dussardier, Alain Verloès, Frédéric Bilan, Jeff M. Milunsky, Raveen Basran, Blake C. Papsin, Tracy Stockley, Stephen W. Scherer, Sanaa Choufani, Michael Brudno, Rosanna Weksberg

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Human Genetics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Ear and Nasal Anomalies
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of AlbertaUniversity Health NetworkUniversity of TorontoSickKids FoundationMount Sinai HospitalHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyEpigeneticsGeneticsKabuki syndromeDNA methylationdNaMGeneEpigenomeCHARGE syndromeGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epigenetic dysregulation has emerged as a recurring mechanism in the etiology of neurodevelopmental disorders. Two such disorders, CHARGE and Kabuki syndromes, result from loss of function mutations in chromodomain helicase DNA-binding protein 7 ( CHD7 LOF ) and lysine (K) methyltransferase 2D ( KMT2D LOF ), respectively. Although these two syndromes are clinically distinct, there is significant phenotypic overlap. We therefore expected that epigenetically driven developmental pathways regulated by CHD7 and KMT2D would overlap and that DNA methylation (DNAm) alterations downstream of the mutations in these genes would identify common target genes, elucidating a mechanistic link between these two conditions, as well as specific target genes for each disorder. Genome-wide DNAm profiles in individuals with CHARGE and Kabuki syndromes with CHD7 LOF or KMT2D LOF identified distinct sets of DNAm differences in each of the disorders, which were used to generate two unique, highly specific and sensitive DNAm signatures. These DNAm signatures were able to differentiate pathogenic mutations in these two genes from controls and from each other. Analysis of the DNAm targets in each gene-specific signature identified both common gene targets, including homeobox A5 ( HOXA5 ), which could account for some of the clinical overlap in CHARGE and Kabuki syndromes, as well as distinct gene targets. Our findings demonstrate how characterization of the epigenome can contribute to our understanding of disease pathophysiology for epigenetic disorders, paving the way for explorations of novel therapeutics.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations206
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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