Where are the missing gene defects in inherited retinal disorders? Intronic and synonymous variants contribute at least to 4% of <i>CACNA1F</i> ‐mediated inherited retinal disorders
Notice bibliographique
Résumé
Inherited retinal disorders (IRD) represent clinically and genetically heterogeneous diseases. To date, pathogenic variants have been identified in ~260 genes. Albeit that many genes are implicated in IRD, for 30-50% of the cases, the gene defect is unknown. These cases may be explained by novel gene defects, by overlooked structural variants, by variants in intronic, promoter or more distant regulatory regions, and represent synonymous variants of known genes contributing to the dysfunction of the respective proteins. Patients with one subgroup of IRD, namely incomplete congenital stationary night blindness (icCSNB), show a very specific phenotype. The major cause of this condition is the presence of a hemizygous pathogenic variant in CACNA1F. A comprehensive study applying direct Sanger sequencing of the gene-coding regions, exome and genome sequencing applied to a large cohort of patients with a clinical diagnosis of icCSNB revealed indeed that seven of the 189 CACNA1F-related cases have intronic and synonymous disease-causing variants leading to missplicing as validated by minigene approaches. These findings highlight that gene-locus sequencing may be a very efficient method in detecting disease-causing variants in clinically well-characterized patients with a diagnosis of IRD, like icCSNB.
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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 | 0,000 | 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 ».