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Enregistrement W3021881586 · doi:10.1161/atvb.39.suppl_1.199

Abstract 199: Identifying the Genetic Determinants of Spontaneous Coronary Artery Dissection with Whole Exome Sequencing

2019· article· en· W3021881586 sur OpenAlexaff
Hannah A Burr, Louise Pilote, Asim N. Cheema, Line Dufresne, Hao Yu Chen, George Thanassoulis, James C. Engert

Notice bibliographique

RevueArteriosclerosis Thrombosis and Vascular Biology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Issues in Pregnancy
Établissements canadiensMcGill University Health CentreUniversity of TorontoMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExome sequencingArtery dissectionMedicineExomeGeneticsScadCardiologyInternal medicineBiologyGeneMutationCoronary angiographyMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spontaneous Coronary Artery Dissection (SCAD) is a rare type of Acute Coronary Syndrome (ACS) that primarily affects individuals under 55 who do not exhibit “traditional” cardiovascular risk factors such as smoking and hypertension. Connective tissue disorders (CTDs) such as Ehlers-Danlos and Marfan syndrome and the arteriopathy fibromuscular dysplasia (FMD) appear to be more prevalent among SCAD cases than other ACS patients, however each of these disorders is associated with less than 1% of SCAD cases. Only 1.2% of SCAD cases have familial inheritance (likely due to low disease penetrance) making it difficult to identify causal mutations based on currently accepted clinical guidelines. We developed an analysis pipeline to identify potentially causal mutations without familial data based on minor allele frequencies, previously reported pathogenicity, and computational predictions of mutation intolerance. We tested our methodology on Whole Exome Sequencing data from 5 SCAD patients in the PRAXY-GENESIS cohort who had no traditional cardiovascular risk factors and were <51 years old, reasoning that these patients are the most likely to have an easily identifiable genetic cause such as a CTD. We identified strong candidate missense mutations in two patients that were verified with Sanger sequencing. One is a mutation in the FBN1 gene, which encodes the fibrillin-1 protein. Mutations in this gene can cause Marfan syndrome. The second is a novel mutation in the LEMD3 gene, which encodes the inner nuclear envelope protein Man1, an integral part of the TGF-β pathway. Deletion mutations in this gene can cause the connective tissue disorder Buschke-Ollendorff syndrome, and other mutations in the TGF-β pathway are associated with cervical artery dissection. Our results demonstrate that monogenic disorders should be considered for SCAD patients, especially for early-onset cases without risk factors.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,246 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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