Rare copy number variations affecting the synaptic gene DMXL2 in neurodevelopmental disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ultra-rare genetic variants, including non-recurrent copy number variations (CNVs) affecting important dosage-sensitive genes, are important contributors to the etiology of neurodevelopmental disorders (NDDs). Pairing family-based whole-genome sequencing (WGS) with detailed phenotype data can enable novel gene associations in NDDs. METHODS: We performed WGS of six members from a three-generation family, where three individuals each had a spectrum of features suggestive of a NDD. CNVs and sequence-level variants were identified and further investigated in disease and control databases. RESULTS: We identified a novel 252-kb deletion at 15q21 that overlaps the synaptic gene DMXL2 and the gene GLDN. The microdeletion segregated in NDD-affected individuals. Additional rare inherited and de novo sequence-level variants were found that may also be involved, including a missense change in GRIK5. Multiple CNVs and loss-of-function sequence variants affecting DMXL2 were discovered in additional unrelated individuals with a range of NDDs. CONCLUSIONS: Disruption of DMXL2 may predispose to NDDs including autism spectrum disorder. The robust interpretation of private variants requires a multifaceted approach that incorporates multigenerational pedigrees and genome-wide and population-scale data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».