Surface‐ and voxel‐based brain morphologic study in Rett and Rett‐like syndrome with <i>MECP2</i> mutation
Notice bibliographique
Résumé
Rett syndrome (RTT) is a rare congenital disorder which in most cases (95%) is caused by methyl-CpG binding protein 2 (MECP2) mutations. RTT is characterized by regression in global development, epilepsy, autistic features, acquired microcephaly, habitual hand clapping, loss of purposeful hand skills, and autonomic dysfunctions. Although the literature has demonstrated decreased volumes of the cerebrum, cerebellum, and the caudate nucleus in RTT patients, surface-based brain morphology including cortical thickness and cortical gyrification analyses are lacking in RTT. We present quantitative surface- and voxel-based morphological measurements in young children with RTT and Rett-like syndrome (RTT-l) with MECP2 mutations. The 8 structural T1-weighted MR images were obtained from 7 female patients with MECP2 mutations (3 classic RTT, 2 variant RTT, and 2 RTT-l) (mean age 5.2 [standard deviation 3.3] years old). Our analyses demonstrated decreased total volumes of the cerebellum in RTT/RTT-l compared to gender- and age-matched controls (t (22)=-2.93, p = .008, Cohen's d = 1.27). In contrast, global cerebral cortical surface areas, global/regional cortical thicknesses, the degree of global gyrification, and global/regional gray and white matter volumes were not statistically significantly different between the two groups. Our findings, as well as literature findings, suggest that early brain abnormalities associated with RTT/RTT-l (with MECP2 mutations) can be detected as regionally decreased cerebellar volumes. Decreased cerebellar volume may be helpful for understanding the etiology of RTT/RTT-l.
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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 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 ».