De novo heterozygous missense and loss‐of‐function variants in <i>CDC42BPB</i> are associated with a neurodevelopmental phenotype
Notice bibliographique
Résumé
CDC42BPB encodes MRCKβ (myotonic dystrophy-related Cdc42-binding kinase beta), a serine/threonine protein kinase, and a downstream effector of CDC42, which has recently been associated with Takenouchi-Kosaki syndrome, an autosomal dominant neurodevelopmental disorder. We identified 12 heterozygous predicted deleterious variants in CDC42BPB (9 missense, 2 frameshift, and 1 nonsense) in 14 unrelated individuals (confirmed de novo in 11/14) with neurodevelopmental disorders including developmental delay/intellectual disability, autism, hypotonia, and structural brain abnormalities including cerebellar vermis hypoplasia and agenesis/hypoplasia of the corpus callosum. The frameshift and nonsense variants in CDC42BPB are expected to be gene-disrupting and lead to haploinsufficiency via nonsense-mediated decay. All missense variants are located in highly conserved and functionally important protein domains/regions: 3 are found in the protein kinase domain, 2 are in the citron homology domain, and 4 in a 20-amino acid sequence between 2 coiled-coil regions, 2 of which are recurrent. Future studies will help to delineate the natural history and to elucidate the underlying biological mechanisms of the missense variants leading to the neurodevelopmental and behavioral phenotypes.
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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 ».