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Enregistrement W3005378899 · doi:10.1038/s41598-020-58845-3

Exome sequencing revealed DNA variants in NCOR1, IGF2BP1, SGLT2 and NEK11 as potential novel causes of ketotic hypoglycemia in children

2020· article· en· W3005378899 sur OpenAlexaff
Yazeid Alhaidan, Martin J. Larsen, Anders J. Schou, Maria Halldin Stenlid, Mohammed Al Balwi, Henrik Thybo Christesen, Klaus Brusgaard

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensPancreas Centre (Canada)
Organismes subventionnairesNovo Nordisk FondenSyddansk UniversitetOdense Universitetshospital
Mots-clésExome sequencingExomeDNA sequencingGeneticsDNABioinformaticsBiologyComputational biologyMedicineMutationGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unexplained or idiopathic ketotic hypoglycemia (KH) is the most common type of hypoglycemia in children. The diagnosis is based on the exclusion of routine hormonal and metabolic causes of hypoglycemia. We aimed to identify novel genes that cause KH, as this may lead to a more targeted treatment. Deep phenotyping of ten preschool age at onset KH patients (boys, n = 5; girls, n = 5) was performed followed by trio exome sequencing and comprehensive bioinformatics analysis. Data analysis revealed four novel candidate genes: (1) NCOR1 in a patient with KH, iron deficiency and loose stools; (2) IGF2BP1 in a proband with KH, short stature and delayed bone age; (3) SLC5A2 in a proband with KH, intermittent glucosuria and extremely elevated p-GLP-1; and (4) NEK11 in a proband with ketotic hypoglycemia and liver affliction. These genes are associated with different metabolic processes, such as gluconeogenesis, translational regulation, and glucose transport. In conclusion, WES identified DNA variants in four different genes as potential novel causes of IKH, suggesting that IKH is a heterogeneous disorder that can be split into several novel diseases: NCOR1-KH, IGF2BP1-KH, SGLT2-KH or familial renal glucosuria KH, and NEK11-KH. Precision medicine treatment based on exome sequencing may lead to advances in the management of IKH.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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