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Enregistrement W3146523828 · doi:10.1002/ajmg.a.62124

Expanding the genotypic and phenotypic spectrum in a diverse cohort of 104 individuals with Wiedemann‐Steiner syndrome

2021· article· en· W3146523828 sur OpenAlexaff
Sarah E. Sheppard, Ian M. Campbell, Margaret Harr, Nina B. Gold, Dong Li, Hans T. Björnsson, Julie S. Cohen, Jill A. Fahrner, Ali Fatemi, Jacqueline Harris, C. Nowak, Cathy A. Stevens, Katheryn Grand, Margaret Au, John M. Graham, Pedro A. Sanchez‐Lara, Miguel Del Campo, Marilyn C. Jones, Omar Abdul‐Rahman, Fowzan S. Alkuraya, Jennifer A. Bassetti, Katherine Bergstrom, Elizabeth Bhoj, Sarah Dugan, Julie Kaplan, Nada Derar, Karen W. Gripp, Natalie Hauser, A. Micheil Innes, Beth Keena, Neslida Kodra, Rebecca L. Miller, Beverly Nelson, Małgorzata J.M. Nowaczyk, Zuhair Rahbeeni, Shay Ben‐Shachar, Joseph T.C. Shieh, Anne Slavotinek, Andrew K. Sobering, Mary‐Alice Abbott, Dawn C. Allain, Louise Amlie‐Wolf, Ping Yee Billie Au, Emma Bedoukian, Geoffrey Beek, James S. Barry, Janet Berg, Jonathan A. Bernstein, Cheryl Cytrynbaum, Brian Hon‐Yin Chung, Sarah Donoghue, Naghmeh Dorrani, Alison Eaton, Josue Flores Daboub, Holly Dubbs, Carolyn A. Felix, Chin‐To Fong, Jasmine Lee Fong Fung, Balram Gangaram, Amy Goldstein, Rotem Greenberg, Thoa K. Ha, Joseph H. Hersh, Kosuke Izumi, Staci Kallish, Elijah Kravets, Pui–Yan Kwok, Rebekah Jobling, Amy E. Knight Johnson, Jessica D. Kushner, Bo Hoon Lee, Brooke Levin, Kristin Lindstrom, Kandamurugu Manickam, Rebecca Mardach, Elizabeth M. McCormick, D. Ross McLeod, Frank Mentch, Kelly Q. Minks, Colleen Muraresku, Stanley F. Nelson, Patrizia Porazzi, Pavel N. Pichurin, Nina Powell‐Hamilton, Zöe Powis, Alyssa Ritter, Caleb Rogers, Luis Rohena, Carey Ronspies, Audrey Schroeder, Zornitza Stark, Lois J. Starr, Joan M. Stoler, Pim Suwannarat, Milen Velinov, Rosanna Weksberg, Yael Wilnai, Neda Zadeh, Dina J. Zand, Marni J. Falk, Håkon Håkonarson, Elaine H. Zackai, Fabiola Quintero‐Rivera

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Medical Genetics Part A · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensUniversity of AlbertaHospital for Sick ChildrenSickKids FoundationUniversity of TorontoMcMaster UniversityAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institutes of HealthHartwell Foundation
Mots-clésPhenotypeCohortGenotypeGeneticsBiologyDemographyMedicineGeneInternal medicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wiedemann-Steiner syndrome (WSS) is an autosomal dominant disorder caused by monoallelic variants in KMT2A and characterized by intellectual disability and hypertrichosis. We performed a retrospective, multicenter, observational study of 104 individuals with WSS from five continents to characterize the clinical and molecular spectrum of WSS in diverse populations, to identify physical features that may be more prevalent in White versus Black Indigenous People of Color individuals, to delineate genotype-phenotype correlations, to define developmental milestones, to describe the syndrome through adulthood, and to examine clinicians' differential diagnoses. Sixty-nine of the 82 variants (84%) observed in the study were not previously reported in the literature. Common clinical features identified in the cohort included: developmental delay or intellectual disability (97%), constipation (63.8%), failure to thrive (67.7%), feeding difficulties (66.3%), hypertrichosis cubiti (57%), short stature (57.8%), and vertebral anomalies (46.9%). The median ages at walking and first words were 20 months and 18 months, respectively. Hypotonia was associated with loss of function (LoF) variants, and seizures were associated with non-LoF variants. This study identifies genotype-phenotype correlations as well as race-facial feature associations in an ethnically diverse cohort, and accurately defines developmental trajectories, medical comorbidities, and long-term outcomes in individuals with WSS.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,252 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations72
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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