Novel and de novo mutations in pediatric refractory epilepsy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 découle