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Enregistrement W3145049629 · doi:10.3390/cells10040824

Neurological Disorders Associated with WWOX Germline Mutations—A Comprehensive Overview

2021· review· en· W3145049629 sur OpenAlexaff
Ehud Banne, Baraa Abudiab, Sara Abu‐Swai, Srinivasarao Repudi, Daniel Steinberg, Sarah Alshammery, Leszek Lisowski, Wendy Gold, Peter L. Carlen, Rami I. Aqeilan

Notice bibliographique

RevueCells · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Neurodevelopmental Disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilEuropean Research Council
Mots-clésWWOXSpinocerebellar ataxiaPhenotypeGeneticsBiologyAllelePopulationGermlineMedicineBioinformaticsCancerGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The transcriptional regulator WW domain-containing oxidoreductase (WWOX) is a key player in a number of cellular and biological processes including tumor suppression. Recent evidence has emerged associating WWOX with non-cancer disorders. Patients harboring pathogenic germline bi-allelic WWOX variants have been described with the rare devastating neurological syndromes autosomal recessive spinocerebellar ataxia 12 (SCAR12) (6 patients) and WWOX-related epileptic encephalopathy (DEE28 or WOREE syndrome) (56 patients). Individuals with these syndromes present with a highly heterogenous clinical spectrum, the most common clinical symptoms being severe epileptic encephalopathy and profound global developmental delay. Knowledge of the underlying pathophysiology of these syndromes, the range of variants of the WWOX gene and its genotype-phenotype correlations is limited, hampering therapeutic efforts. Therefore, there is a critical need to identify and consolidate all the reported variants in WWOX to distinguish between disease-causing alleles and their associated severity, and benign variants, with the aim of improving diagnosis and increasing therapeutic efforts. Here, we provide a comprehensive review of the literature on WWOX, and analyze the pathogenic variants from published and unpublished reports by collecting entries from the ClinVar, DECIPHER, VarSome, and PubMed databases to generate the largest dataset of WWOX pathogenic variants. We estimate the correlation between variant type and patient phenotype, and delineate the impact of each variant, and used GnomAD to cross reference these variants found in the general population. From these searches, we generated the largest published cohort of WWOX individuals. We conclude with a discussion on potential personalized medicine approaches to tackle the devastating disorders associated with WWOX mutations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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