Analysis of <i>DICER1</i> in familial and sporadic cases of transposition of the great arteries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We previously identified a pathogenic germline DICER1 variant in a child with transposition of the great arteries who was a member of a family with DICER1 syndrome. In view of a report linking Dicer1 knockout in murine cardiomyocytes to cardiac outflow defects, we investigated the involvement of DICER1 in transposition of the great arteries. DESIGN: We used Fluidigm access array followed by next generation sequencing to screen for variants in the coding exons, their exon/intron boundaries and the 3' untranslated region of DICER1 in patient DNA. CASES: Germline DNA was collected from 129 patients with either sporadic or familial forms of transposition of the great arteries from two sites in Australia and Italy. RESULTS: Most cases (85%) did not have any germline DICER1 variants. In the remaining 15% of cases, we identified 16 previously reported variants (5 synonymous, 6 intronic, and 5 missense) and 2 novel variants (1 intronic and 1 missense). None of the identified variants were predicted to be pathogenic. CONCLUSIONS: Here, we report that neither likely pathogenic nor pathogenic variants in DICER1 appear to play a major role in transposition of the great arteries.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».