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Enregistrement W2784264266 · doi:10.1073/pnas.1715378115

Dysregulation of cotranscriptional alternative splicing underlies CHARGE syndrome

2018· article· en· W2784264266 sur OpenAlexafffund
Catherine Bélanger, Félix-Antoine Bérubé-Simard, Elizabeth H. Leduc, Guillaume Bernas, Philippe M. Campeau, Seema R. Lalani, Donna M. Martin, Stephanie Bielas, Amanda Moccia, Anshika Srivastava, David W. Silversides, Nicolas Pilon

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Ear and Nasal Anomalies
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersCanadian Institutes of Health ResearchMcGill UniversityGénome QuébecFonds de Recherche du Québec - SantéFondation du Grand défi Pierre LavoieNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité du Québec à MontréalNational Institutes of HealthGovernment of Canada
Mots-clésAlternative splicingRNA splicingGeneticsMedicineBiologyNeuroscienceExonGeneRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significance A timely diagnosis is key for both survival and quality of life of children with CHARGE syndrome (coloboma, heart defects, atresia of choanae, retardation of growth/development, genital abnormalities, and ear anomalies). Such diagnosis is often difficult to establish, in part because many patients test negative for mutation of CHD7 , the only gene associated with this condition to date. Identifying additional CHARGE-associated genes would not only help resolve diagnosis issues but could also help in identifying common pathogenic mechanisms, which in turn could lead to desirable curative interventions for all patients. Here, FAM172A is reported as a new candidate gene for CHARGE syndrome. This discovery has allowed us to reveal a molecular process that is dysregulated in both CHD7 mutation-positive and -negative cases, such defect being correctable in vitro with rapamycin.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations43
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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