Integrating glycomics and genomics uncovers SLC10A7 as essential factor for bone mineralization by regulating post-Golgi protein transport and glycosylation
Notice bibliographique
Résumé
Genomics methodologies have significantly improved elucidation of Mendelian disorders. The combination with high-throughput functional-omics technologies potentiates the identification and confirmation of causative genetic variants, especially in singleton families of recessive inheritance. In a cohort of 99 individuals with abnormal Golgi glycosylation, 47 of which being unsolved, glycomics profiling was performed of total plasma glycoproteins. Combination with whole-exome sequencing in 31 cases revealed a known genetic defect in 15 individuals. To identify additional genetic factors, hierarchical clustering of the plasma glycomics data was done, which indicated a subgroup of four patients that shared a unique glycomics signature of hybrid type N-glycans. In two siblings, compound heterozygous mutations were found in SLC10A7, a gene of unknown function in human. These included a missense mutation that disrupted transmembrane domain 4 and a mutation in a splice acceptor site resulting in skipping of exon 9. The two other individuals showed a complete loss of SLC10A7 mRNA. The patients' phenotype consisted of amelogenesis imperfecta, skeletal dysplasia, and decreased bone mineral density compatible with osteoporosis. The patients' phenotype was mirrored in SLC10A7 deficient zebrafish. Furthermore, alizarin red staining of calcium deposits in zebrafish morphants showed a strong reduction in bone mineralization. Cell biology studies in fibroblasts of affected individuals showed intracellular mislocalization of glycoproteins and a defect in post-Golgi transport of glycoproteins to the cell membrane. In contrast to yeast, human SLC10A7 localized to the Golgi. Our combined data indicate an important role for SLC10A7 in bone mineralization and transport of glycoproteins to the extracellular matrix.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».