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Enregistrement W2800281250 · doi:10.1002/humu.23431

<i>MERTK</i> mutation update in inherited retinal diseases

2018· review· en· W2800281250 sur OpenAlexfundno aff
Isabelle Audo, Saddek Mohand‐Saïd, Élise Boulanger-Scemama, Xavier Zanlonghi, Christel Condroyer, Vanessa Démontant, Fiona Boyard, Aline Antonio, Cécile Méjécase, Saïd El Shamieh, José‐Alain Sahel, Christina Zeitz

Notice bibliographique

RevueHuman Mutation · 2018
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRetinal Development and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistère de l'Enseignement Supérieur et de la RechercheFondation Voir et EntendreAgence Nationale de la RechercheFoundation Fighting Blindness
Mots-clésMERTKBiologyMissense mutationGeneticsDystrophyRetinal pigment epitheliumRetinitis pigmentosaRetinalPhenotypeGeneReceptor tyrosine kinaseKinase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MER tyrosine kinase (MERTK) encodes a surface receptor localized at the apical membrane of the retinal pigment epithelium. It plays a critical role in photoreceptor outer segment internalization prior to phagocytosis. Mutations in MERTK have been associated with severe autosomal recessive retinal dystrophies in the RCS rat and in humans. We present here a comprehensive review of all reported MERTK disease causing variants with the associated phenotype. In addition, we provide further data and insights of a large cohort of 1,195 inherited retinal dystrophies (IRD) index cases applying state-of-the-art genotyping techniques and summarize current knowledge. A total of 79 variants have now been identified underlying rod-cone dystrophy and cone-rod dystrophy including 11 novel variants reported here. The mutation spectrum in MERTK includes 33 missense, 12 nonsense, 12 splice defects, 12 small deletions, two small insertion-deletions, three small duplications, and two exonic and three gross deletions. Altogether, mutations in MERTK account for ∼2% of IRD cases with a severe retinal phenotype. These data are important for current and future therapeutic trials including gene replacement therapy or cell-based therapy.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations70
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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