Dental abnormalities in individuals with pathogenic germline variation in <i>DICER1</i>
Notice bibliographique
Résumé
Pathogenic germline variation in the microRNA processing gene DICER1 gives rise to an autosomal dominant, tumor-predisposition disorder. Conditional deletion of Dicer1 in murine dental epithelium shows that it controls tooth patterning, size, number, and shape. The human dental phenotype of people with germline pathogenic variation in DICER1 is unknown. DICER1-carriers (n = 57) and family controls (n = 55) were evaluated at the NIH Clinical Center dental clinic as part of a comprehensive medical evaluation. Digital panoramic radiographs, bite-wing radiographs, and oral photographs were collected. A single observer, blind to DICER1 status, reviewed the dental records and determined the presence or absence of 11 dental characteristics as described in the clinic notes, radiographs, or oral photographs. Subjective phenotypes were reviewed on radiographs by two examiners (blind to DICER1 status) for the presence or absence of the dental characteristics to reduce inconsistencies. By simple association, bulbous crown, periodontitis, and taurodontism were all significant (p < .05). Logistic regression with chi-square maximum likelihood estimates showed that bulbous crown and periodontitis remained significant. Recognition of these phenotypes may aid identification of individuals and families at risk for DICER1-associated neoplasms. These findings may also guide dental care for individuals with germline DICER1 pathogenic variation.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».