New Sequencing technologies help revealing unexpected mutations in Autosomal Dominant Hypercholesterolemia
Notice bibliographique
Résumé
Autosomal dominant hypercholesterolemia (ADH) is characterized by elevated LDL-C levels leading to coronary heart disease. Four genes are implicated in ADH: LDLR, APOB, PCSK9 and APOE. Our aim was to identify new mutations in known genes, or in new genes implicated in ADH. Thirteen French families with ADH were recruited and studied by exome sequencing after exclusion, in their probands, of mutations in the LDLR, PCSK9 and APOE genes and fragments of exons 26 and 29 of APOB gene. We identified in one family a p.Arg50Gln mutation in the APOB gene, which occurs in a region not usually associated with ADH. Segregation and in-silico analysis suggested that this mutation is disease causing in the family. We identified in another family with the p.Ala3396Thr mutation of APOB, one patient with a severe phenotype carrying also a mutation in PCSK9: p.Arg96Cys. This is the first compound heterozygote reported with a mutation in APOB and PCSK9. Functional studies proved that the p.Arg96Cys mutation leads to increased LDL receptor degradation. This work shows that Next-Generation Sequencing (exome, genome or targeted sequencing) are powerful tools to find new mutations and identify compound heterozygotes, which will lead to better diagnosis and treatment of ADH.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».