Functional Validation of CLDN Variants Identified in a Neural Tube Defect Cohort Demonstrates Their Contribution to Neural Tube Defects
Notice bibliographique
Résumé
Neural tube defects (NTDs) are severe malformations of the central nervous system that affect 1-2 individuals per 2000 births. Their etiology is complex and involves both genetic and environmental factors. Our recent discovery that simultaneous removal of Cldn3, -4 and -8 from tight junctions results in cranial and spinal NTDs in both chick and mouse embryos suggests that claudins play a conserved role in neural tube closure in vertebrates. To determine if claudins were associated with NTDs in humans, we used a Fluidigm next generation sequencing approach to identify genetic variants in CLDN loci in 152 patients with spinal NTDs. We identified eleven rare and four novel missense mutations in ten CLDN genes. In vivo validation of variant pathogenicity using a chick embryo model system revealed that overexpression of four variants caused a significant increase in NTDs: CLDN3 A128T, CLDN8 P216L, CLDN19 I22T and E209G. Our data implicate rare missense variants in CLDN genes as risk factors for spinal NTDs and identify a new family of proteins involved in the pathogenesis of these malformations.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».