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Enregistrement W2720595846 · doi:10.1101/gr.219899.116

Integrated genome and transcriptome sequencing identifies a noncoding mutation in the genome replication factor <i>DONSON</i> as the cause of microcephaly-micromelia syndrome

2017· article· en· W2720595846 sur OpenAlexaff
Gilad D. Evrony, Dwight R. Cordero, Jun Shen, Jennifer N. Partlow, Timothy W. Yu, Rachel E. Rodin, Robert Hill, Michael E. Coulter, Anh-Thu N. Lam, Divya Jayaraman, Dianne Gerrelli, Diana Gold Diaz, Chloe Santos, Victoria Morrison, Antonella Galli, Ulrich Tschulena, Stefan Wiemann, Marie-Jocelyne Martel, Betty Anne Spooner, Steven C. Ryu, Princess C. Elhosary, Jillian M. Richardson, Danielle Tierney, Christopher A. Robinson, Rajni Chibbar, Dana Diudea, Rebecca D. Folkerth, Sheldon Wiebe, A. James Barkovich, Ganeshwaran H. Mochida, James Irvine, Edmond G. Lemire, Patricia M. Blakley, Christopher A. Walsh

Notice bibliographique

RevueGenome Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensRoyal University HospitalSaskatchewan HealthUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Child Health and Human DevelopmentPaul G. Allen Family FoundationNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of General Medical SciencesNational Institute of Mental HealthHoward Hughes Medical InstituteMedical Research CouncilNational Institutes of HealthAutism SpeaksManton Center for Orphan Disease Research, Boston Children's Hospital
Mots-clésBiologyGeneticsMicrocephalyTranscriptomeGeneGenomeLocus (genetics)Human genomeGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While next-generation sequencing has accelerated the discovery of human disease genes, progress has been largely limited to the “low hanging fruit” of mutations with obvious exonic coding or canonical splice site impact. In contrast, the lack of high-throughput, unbiased approaches for functional assessment of most noncoding variants has bottlenecked gene discovery. We report the integration of transcriptome sequencing (RNA-seq), which surveys all mRNAs to reveal functional impacts of variants at the transcription level, into the gene discovery framework for a unique human disease, microcephaly-micromelia syndrome (MMS). MMS is an autosomal recessive condition described thus far in only a single First Nations population and causes intrauterine growth restriction, severe microcephaly, craniofacial anomalies, skeletal dysplasia, and neonatal lethality. Linkage analysis of affected families, including a very large pedigree, identified a single locus on Chromosome 21 linked to the disease (LOD &gt; 9). Comprehensive genome sequencing did not reveal any pathogenic coding or canonical splicing mutations within the linkage region but identified several nonconserved noncoding variants. RNA-seq analysis detected aberrant splicing in DONSON due to one of these noncoding variants, showing a causative role for DONSON disruption in MMS. We show that DONSON is expressed in progenitor cells of embryonic human brain and other proliferating tissues, is co-expressed with components of the DNA replication machinery, and that Donson is essential for early embryonic development in mice as well, suggesting an essential conserved role for DONSON in the cell cycle. Our results demonstrate the utility of integrating transcriptomics into the study of human genetic disease when DNA sequencing alone is not sufficient to reveal the underlying pathogenic mutation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,741
Score d'incertitude au seuil0,518

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations47
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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