Whole exome sequencing identifies novel predisposing genes in neural tube defects
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neural tube defects (NTD) are among the most common defects affecting 1:1000 births. They are caused by a failure of neural tube closure during development. Their clinical presentation is diverse and dependent on the site and severity of the original defect on the embryonic axis. The etiology of NTD is multifactorial involving environmental factors and genetic variants that remain largely unknown. METHODS: We have conducted a whole exome sequencing (WES) study in five new NTD families and pooled the results with WES data from three NTD families and 43 trios that were previously investigated by our group. We analyzed the data using biased candidate gene and unbiased gene burden approaches. RESULTS: We identified four novel loss-of-function variants in three genes, MTHFR, DLC1, and ITGB1, previously associated with NTD. Notably, DLC1 carried two protein truncating variants in two independent cases. We also demonstrated an enrichment of variants in MYO1E involved in cytoskeletal remodeling. This enrichment reached borderline significance in a replication cohort supporting the association of this new candidate gene to NTD. CONCLUSION: These data provide some key insights into the pathogenic mechanisms of human NTD and demonstrate the power of next-generation sequencing in deciphering the genetics of this complex trait.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».