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Mutations in KEOPS-complex genes cause nephrotic syndrome with primary microcephaly
Daniela A. Braun, Jia Rao, Géraldine Mollet, David Schapiro, Marie‐Claire Daugeron, Weizhen Tan, Olivier Gribouval, Olivia Boyer, Patrick Revy, Tilman Jobst‐Schwan, Johanna Magdalena Schmidt, Jennifer A. Lawson, Denny Schanze, Shazia Ashraf, Jeremy F.P. Ullmann, Charlotte A. Hoogstraten, Nathalie Boddaert, Bruno Collinet, Gaëlle Martin, Dominique Liger, Svjetlana Lovric, Mónica Furlano, Ida Chiara Guerrera, Oraly Sanchez-Ferras, Jennifer Hu, Anne‐Claire Boschat, Sylvia Sanquer, Björn Menten, Sarah Vergult, Nina De Rocker, Merlin Airik, Tobias Hermle, Shirlee Shril, Eugen Widmeier, Heon Yung Gee, Won‐Il Choi, Carolin E. Sadowski, Werner L. Pabst, Jillian K. Warejko, Ankana Daga, Tamara Basta, Verena Matejas, Karin Scharmann, Sandra D. Kienast, Babak Behnam, Brendan Beeson, Amber Begtrup, M. Bruce, Gaik-Siew Ch’ng, Shuan‐Pei Lin, Jui-Hsing Chang, Chao‐Huei Chen, Megan T. Cho, Patrick M. Gaffney, Patrick E. Gipson, Chyong-Hsin Hsu, Jameela A. Kari, Yu-Yuan Ke, Cathy Kiraly‐Borri, Wai-ming Lai, Emmanuelle Lemyre, Rebecca O. Littlejohn, Amira Masri, Mastaneh Moghtaderi, Kazuyuki Nakamura, Fatih Özaltın, Marleen Praet, Chitra Prasad, Agnieszka Prytula-Ebels, Elizabeth Roeder, Patrick Rump, Rhonda E. Schnur, Takashi Shiihara, Manish D. Sinha, Neveen A. Soliman, Kenza Soulami, David A. Sweetser, Wen‐Hui Tsai, Jeng-Daw Tsai, Rezan Topaloğlu, Udo Vester, David H. Viskochil, Nithiwat Vatanavicharn, Jessica L. Waxler, Klaas J. Wierenga, Matthias T. F. Wolf, Sik-Nin Wong, Sebastian A. Leidel, Gessica Truglio, Peter C. Dedon, Annapurna Poduri, Shrikant Mane, Richard P. Lifton, Maxime Bouchard, Pekka Kannus, David Chitayat, Daniella Magen, Bert Callewaert, Herman van Tilbeurgh, Martin Zenker, Corinne Antignac, Friedhelm Hildebrandt
Notice bibliographique
RevueNature Genetics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Diseases and Glomerulopathies
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenSickKids FoundationUniversity of TorontoCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineLondon Health Sciences CentreWestern UniversityUniversité de MontréalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCommon FundEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institute of General Medical SciencesNational Human Genome Research InstituteNational Institutes of HealthDeutsche Akademie der Naturforscher Leopoldina - Nationale Akademie der WissenschaftenVlaamse regeringHospital for Sick ChildrenUniversité de MontréalTehran University of Medical Sciences and Health ServicesYale UniversityUniversity of TorontoHacettepe ÜniversitesiFonds de Recherche du Québec - SantéMinistry of Science, ICT and Future PlanningUniversity of BristolNierstichtingMax-Planck-GesellschaftYonsei UniversityAgence Nationale de la RechercheYonsei University College of MedicineMcGill UniversityDeutsche ForschungsgemeinschaftEuropean CommissionNational Institute for Health and Care ResearchNational Research FoundationNational Center for Advancing Translational SciencesNational Research Foundation of KoreaNational Research Foundation SingaporeKing's College LondonSociedad Española de NefrologíaNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesASN Foundation for Kidney ResearchKing's College Hospital NHS Foundation TrustNational Science Foundation
Mots-clésMicrocephalyBiologyGene knockdownEndoplasmic reticulumPhenotypeGeneticsUnfolded protein responseGeneCell biologyCancer research
Résumé
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.
Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,557
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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.
Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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 tête enseignante, 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
Citations221
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentnon