Clinical delineation, sex differences, and genotype–phenotype correlation in pathogenic KDM6A variants causing X-linked Kabuki syndrome type 2
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The variant spectrum and the phenotype of X-linked Kabuki syndrome type 2 (KS2) are poorly understood. METHODS: Genetic and clinical details of new and published individuals with pathogenic KDM6A variants were compiled and analyzed. RESULTS: Sixty-one distinct pathogenic KDM6A variants (50 truncating, 11 missense) from 80 patients (34 males, 46 females) were identified. Missense variants clustered in the TRP 2, 3, 7 and Jmj-C domains. Truncating variants were significantly more likely to be de novo. Thirteen individuals had maternally inherited variants and one had a paternally inherited variant. Neonatal feeding difficulties, hypoglycemia, postnatal growth retardation, poor weight gain, motor delay, intellectual disability (ID), microcephaly, congenital heart anomalies, palate defects, renal malformations, strabismus, hearing loss, recurrent infections, hyperinsulinism, seizures, joint hypermobility, and gastroesophageal reflux were frequent clinical findings. Facial features of over a third of patients were not typical for KS. Males were significantly more likely to be born prematurely, have shorter stature, and severe developmental delay/ID. CONCLUSION: We expand the KDM6A variant spectrum and delineate the KS2 phenotype. We demonstrate that the variability of the KS2 phenotypic depends on sex and the variant type. We also highlight the overlaps and differences between the phenotypes of KS2 and KS1.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».