Whole Exome Sequencing in Idiopathic Short Stature: Rare Mutations Affecting Growth
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Evaluation of short stature is a challenge for pediatricians and in the process, idiopathic short stature (ISS) is an often diagnosis of exclusion. Non-pathogenetic mutations affecting height may present with phenotypes similar to the pathogenetic mutations. In this study, we aim to identify the underlying genetic cause of short stature in patients diagnosed with ISS and investigate potential treatments for them. Materials and Methods We identified 14 children in our practice who were under the age of 15 and were initially labelled as ISS. Then, we evaluated their plasma whole-exome sequencing (WES). Results Out of the 14 patients assessed with WES, five had normal results and correctly diagnosed with ISS. However, four of them had rare mutations that have not been extensively studied in the past. Due to the functions of these mutated genes and our patients’ phenotypes, we suspect that these mutations played a role in the short stature. Out of the remaining five patients, four had genetic mutations known to cause short stature and one had a mutation that was known not to affect height. Conclusion In patients who are initially diagnosed with ISS, WES can help to identify rare mutations that may play a role in short stature. Directing attention to these genes, may help with the correct diagnosis and choosing proper treatment for the patients.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».