From genotype to phenotype: Early prediction of disease severity in argininosuccinic aciduria
Notice bibliographique
Résumé
Argininosuccinic aciduria (ASA) is an inherited urea cycle disorder and has a highly variable phenotypic spectrum ranging from individuals with lethal hyperammonemic encephalopathy, liver dysfunction, and cognitive deterioration, to individuals with a mild disease course. As it is difficult to predict the phenotypic severity, we aimed at identifying a reliable disease prediction model. We applied a biallelic expression system to assess the functional impact of pathogenic argininosuccinate lyase (ASL) variants and to determine the enzymatic activity of ASL in 58 individuals with ASA. This cohort represented 42 ASL gene variants and 42 combinations in total. Enzymatic ASL activity was compared with biochemical and clinical endpoints from the UCDC and E-IMD databases. Enzymatic ASL activity correlated with peak plasma ammonium concentration at initial presentation and with the number of hyperammonemic events (HAEs) per year of observation. Individuals with ≤9% of enzymatic activity had more severe initial decompensations and a higher annual frequency of HAEs than individuals above this threshold. Enzymatic ASL activity also correlated with the cognitive outcome and the severity of the liver disease, enabling a reliable severity prediction for individuals with ASA. Thus, enzymatic activity measured by this novel expression system can serve as an important marker of phenotypic severity.
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 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 ».