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Enregistrement W2973079251 · doi:10.1093/ehjci/ehaa946.2097

Discovery and analyses of pathogenic variants in explanted hearts from primary cardiomyopathy patients

2020· article· en· W2973079251 sur OpenAlexaff
Oddný Brattberg Gunnarsdóttir, Y Kim, Daniel Reichart, Quynh Nguyen, H Zhang, Anish Nikhanj, Ana Carolina Pereira, Josh Gorham, Steven R. DePalma, Jonathan G. Seidman, G. Oudit, Christine E. Seidman

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiomyopathy and Myosin Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCardiomyopathyMissense mutationMedicineHypertrophic cardiomyopathySanger sequencingDilated cardiomyopathyExome sequencingPopulationGeneticsLMNAMinor allele frequencyHeart transplantationAllele frequencyInternal medicineTransplantationAlleleHeart failureMutationGeneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Dilated cardiomyopathy (DCM) and hypertrophic cardiomyopathy (HCM) are disorders of the myocardium that affect the structure and function of the heart. Purpose The primary aim of this study was to discover damaging genetic variants in myocardial tissue from patients with DCM or HCM, who underwent heart transplantation. Methods Whole exome sequencing was performed on myocardial tissue from 103 explanted hearts with diagnosis of cardiomyopathy; 80 DCM and 13 HCM. Sanger sequencing was performed to confirm the loss-of-function variants in genes known to be linked to cardiomyopathy. RNA sequencing was conducted to confirm copy number variation deletions detected in the cohort. Burden analysis was performed by comparing the frequency of variants found in the study cohort to the frequency in the population database gnomAD. Results Rare (minor allele frequency <1.0E-04) loss-of-function variants, deleterious missense variants, or copy number variation deletions, collectively described as damaging variants, were identified in cardiomyopathy genes in 42 of all 93 samples (45.2%). Damaging variants were identified in 37 of 80 DCM samples (46.3%) and 5 of 13 HCM samples (38.4%). The mean read depth for normal and variant allele were comparable. All the 28 loss-of-function variants in cardiomyopathy genes found in the cardiomyopathy cases were confirmed by Sanger sequencing. Two copy number variation deletions both in titin (TTN) were also detected and confirmed. Burden analyses showed that the genes TTN and lamin A/C (LMNA) had a higher frequency of loss-of function variants in the DCM cohort (17.5% and 3.75%, respectively) compared to the reference population with genome-wide significance (p=3.45E-22 and 4.34E-07, respectively). Furthermore, our analysis showed that deleterious missense variants in osteoclast-stimulating factor 1 (OSTF1), which previously has not been associated with cardiomyopathy, was highly enriched in the DCM cohort compared to the reference population (p=2.10E-06). Conclusions The frequency of damaging variants that are likely pathogenic (46.3%) is higher in DCM cases in this cohort compared to previous studies. These data indicate that patients with end-stage DCM are more likely to have a genetic cause for their disease. As read depth of variant and normal alleles were, these are likely germline and not mosaic variants, and can enable cascade testing in family members. Moreover, our study demonstrates that CNVs in TTN that alter the reading frame can cause DCM. Funding Acknowledgement Type of funding source: None

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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