De Novo and Inherited Loss-of-Function Variants in TLK2: Clinical and Genotype-Phenotype Evaluation of a Distinct Neurodevelopmental Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Next-generation sequencing is a powerful tool for the discovery of genes related to neurodevelopmental disorders (NDDs). Here, we report the identification of a distinct syndrome due to de novo or inherited heterozygous mutations in Tousled-like kinase 2 (TLK2) in 38 unrelated individuals and two affected mothers, using whole-exome and whole-genome sequencing technologies, matchmaker databases, and international collaborations. Affected individuals had a consistent phenotype, characterized by mild-borderline neurodevelopmental delay (86%), behavioral disorders (68%), severe gastro-intestinal problems (63%), and facial dysmorphism including blepharophimosis (82%), telecanthus (74%), prominent nasal bridge (68%), broad nasal tip (66%), thin vermilion of the upper lip (62%), and upslanting palpebral fissures (55%). Analysis of cell lines from three affected individuals showed that mutations act through a loss-of-function mechanism in at least two case subjects. Genotype-phenotype analysis and comparison of computationally modeled faces showed that phenotypes of these and other individuals with loss-of-function variants significantly overlapped with phenotypes of individuals with other variant types (missense and C-terminal truncating). This suggests that haploinsufficiency of TLK2 is the most likely underlying disease mechanism, leading to a consistent neurodevelopmental phenotype. This work illustrates the power of international data sharing, by the identification of 40 individuals from 26 different centers in 7 different countries, allowing the identification, clinical delineation, and genotype-phenotype evaluation of a distinct NDD caused by mutations in TLK2.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».