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Enregistrement W2979502004 · doi:10.14740/jnr.v9i4-5.547

Update on an Asian Indian Family With Apparent Autosomal Recessive Charcot-Marie-Tooth Disease Caused by a Mutation in the HSPB1 Gene

2019· article· en· W2979502004 sur OpenAlexvenueno aff
Leema Reddy Peddareddygari, Kinsi Oberoi, Raji P. Grewal

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurology Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHereditary Neurological Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneticsGenotypingMutationMedicineExome sequencingGeneTooth diseaseGenetic heterogeneityFounder effectPhenotypePopulationBiologyGenotypeHaplotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: We described an Asian Indian family with a genetic neuropathy previously in the Journal of Neurology Research, 2012. In that publication, we speculated that a deletion mutation in the PRX gene may have contributed to the development of the neuropathy. In this family, there is significant phenotypic variability which created difficulties establishing the mode of transmission which appeared to be autosomal recessive. We now present our updated analysis with additional clinical and genetic data. Methods: We obtained clinical and phenotype data on additional members of this family. We performed whole exome sequencing on the index patient and targeted genotyping of other members of the family. Results: Our updated analysis establishes the pattern of inheritance of this neuropathy as autosomal dominant and caused by a mutation in the HSPB1 gene, R140G. The R140G mutation has been previously reported in a number of unrelated families originating from Gujarat, the same Indian state as the subjects of this study. Conclusions: The collective genetic analysis of this mutation in the Gujarati families suggests the presence of a founder effect of the R140G mutation in this population. Our investigation of this family demonstrates the capacity of next generation sequencing in facilitating the ability to make a specific genetic diagnosis. J Neurol Res. 2019;9(4-5):60-64 doi: https://doi.org/10.14740/jnr547

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,730
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,287 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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