MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2808983856 · doi:10.1111/cge.13408

<i>IFT80</i> mutations cause a novel complex ciliopathy phenotype with retinal degeneration

2018· article· en· W2808983856 sur OpenAlexaff
Jennifer L. Moran, Kathryn Sanderson, Jason T. Maynes, Anjali Vig, Vaishnavi Batmanabane, Erika Tavares, Ajoy Vincent, Elise Héon

Notice bibliographique

RevueClinical Genetics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and Kidney Cyst Diseases
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoSickKids Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCiliopathyCiliopathiesCiliumBiologyPhenotypeGeneticsJoubert syndromeBardet–Biedl syndromeMutationGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ciliopathies, a growing pleotropic class of diseases due to mutations in genes that play an important role in primary cilia function. These highly conserved organelles are key to cell signaling. We now know, that mutations in one gene may lead to more than one ciliopathy phenotype and that one ciliopathy phenotype may be due to mutations in more than one gene. We studied the case of a female child with a novel ciliopathy phenotype and identified two novel mutations in the gene IFT80. Previously, mutations in IFT80 have been associated with a very narrow rib cage and failure of the lungs. Bone anomalies are also part of this IFT80-condition but with no vision problems documented. Our case had none of the features known to be associated with IFT80 mutations and had retinal degeneration (RD). This work broadens the IFT80-phenotype spectrum and also shows RD can be a feature of many ciliopathies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,619
Score d'incertitude au seuil0,737

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClinical GeneticsMême sujetGenetic and Kidney Cyst DiseasesTravaux en français237 207