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Enregistrement W2891335670 · doi:10.1186/s13041-018-0392-5

Novel and de novo mutations in pediatric refractory epilepsy

2018· article· en· W2891335670 sur OpenAlexaff
Jing Liu, Lili Tong, Shuangshuang Song, Yue Niu, Jun Li, Xiu Zhen Wu, Jie Zhang, Clement C. Zai, Fang Luo, Jian Wu, Haiyin Li, Albert H.C. Wong, Ruopeng Sun, Fang Liu, Baomin Li

Notice bibliographique

RevueMolecular Brain · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Neurodevelopmental Disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaShandong University
Mots-clésDravet syndromeTSC1EpilepsyTuberous sclerosisGeneticsMedical geneticsSanger sequencingRett syndromeIntellectual disabilityMedicineBiologyMutationBioinformaticsGenePathologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pediatric refractory epilepsy is a broad phenotypic spectrum with great genetic heterogeneity. Next-generation sequencing (NGS) combined with Sanger sequencing could help to understand the genetic diversity and underlying disease mechanisms in pediatric epilepsy. Here, we report sequencing results from a cohort of 172 refractory epilepsy patients aged 0-14 years. The pathogenicity of identified variants was evaluated in accordance with the American College of Medical Genetics and Genomics (ACMG) criteria. We identified 43 pathogenic or likely pathogenic variants in 40 patients (23.3%). Among these variants, 74.4% mutations (32/43) were de novo and 60.5% mutations (26/43) were novel. Patients with onset age of seizures ≤12 months had higher yields of deleterious variants compared to those with onset age of seizures > 12 months (P = 0.006). Variants in ion channel genes accounted for the greatest functional gene category (55.8%), with SCN1A coming first (16/43). 81.25% (13/16) of SCN1A mutations were de novo and 68.8% (11/16) were novel in Dravet syndrome. Pathogenic or likely pathogenic variants were found in the KCNQ2, STXBP1, SCN2A genes in Ohtahara syndrome. Novel deleterious variants were also found in West syndrome, Doose syndrome and glucose transporter type 1 deficiency syndrome patients. One de novo MECP2 mutation were found in a Rett syndrome patient. TSC1/TSC2 variants were found in 60% patients with tuberous sclerosis complex patients. Other novel mutations detected in unclassified epilepsy patients involve the SCN8A, CACNA1A, GABRB3, GABRA1, IQSEC2, TSC1, VRK2, ATP1A2, PCDH19, SLC9A6 and CHD2 genes. Our study provides novel insights into the genetic origins of pediatric epilepsy and represents a starting-point for further investigations into the molecular pathophysiology of pediatric epilepsy that could eventually lead to better treatments.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeObservationnel
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

Citations98
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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