Advances in Genetic Characterization and Genotype–Phenotype Correlation of Duchenne and Becker Muscular Dystrophy in the Personalized Medicine Era
Notice bibliographique
Résumé
Currently, Duchenne muscular dystrophy (DMD) and the related condition Becker muscular dystrophy (BMD) can be usually diagnosed using physical examination and genetic testing. While BMD features partially functional dystrophin protein due to in-frame mutations, DMD largely features no dystrophin production because of out-of-frame mutations. However, BMD can feature a range of phenotypes from mild to borderline DMD, indicating a complex genotype-phenotype relationship. Despite two mutational hot spots in dystrophin, mutations can arise across the gene. The use of multiplex ligation amplification (MLPA) can easily assess the copy number of all exons, while next-generation sequencing (NGS) can uncover novel or confirm hard-to-detect mutations. Exon-skipping therapy, which targets specific regions of the dystrophin gene based on a patient's mutation, is an especially prominent example of personalized medicine for DMD. To maximize the benefit of exon-skipping therapies, accurate genetic diagnosis and characterization including genotype-phenotype correlation studies are becoming increasingly important. In this article, we present the recent progress in the collection of mutational data and optimization of exon-skipping therapy for DMD/BMD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».