Identification of new risk factors for rolandic epilepsy: CNV at Xp22.31 and alterations at cholinergic synapses
Notice bibliographique
Résumé
Background Rolandic epilepsy (RE) is the most common genetic childhood epilepsy, consisting of focal, nocturnal seizures and frequent neurodevelopmental impairments in speech, language, literacy and attention. A complex genetic aetiology is presumed in most, with monogenic mutations in GRIN2A accounting for >5% of cases. Objective To identify rare, causal CNV in patients with RE. Methods We used high-density SNP arrays to analyse the presence of rare CNVs in 186 patients with RE from the UK, the USA, Sardinia, Argentina and Kerala, India. Results We identified 84 patients with one or more rare CNVs, and, within this group, 14 (7.5%) with recurrent risk factor CNVs and 15 (8.0%) with likely pathogenic CNVs. Nine patients carried recurrent hotspot CNVs including at 16p13.11 and 1p36, with the most striking finding that four individuals (three from Sardinia) carried a duplication, and one a deletion, at Xp22.31. Five patients with RE carried a rare CNV that disrupted genes associated with other epilepsies ( KCTD7 , ARHGEF15 , CACNA2D1, GRIN2A and ARHGEF4 ), and 17 cases carried CNVs that disrupted genes associated with other neurological conditions or that are involved in neuronal signalling/development. Network analysis of disrupted genes with high brain expression identified significant enrichment in pathways of the cholinergic synapse, guanine-exchange factor activation and the mammalian target of rapamycin. Conclusion Our results provide a CNV profile of an ethnically diverse cohort of patients with RE, uncovering new areas of research focus, and emphasise the importance of studying non-western European populations in oligogenic disorders to uncover a full picture of risk variation.
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 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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.
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.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».