Perturbed hematopoiesis in individuals with germline DNMT3A overgrowth Tatton-Brown-Rahman syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Tatton-Brown-Rahman syndrome (TBRS) is an overgrowth disorder caused by germline heterozygous mutations in the DNA methyltransferase DNMT3A. DNMT3A is a critical regulator of hematopoietic stem cell (HSC) differentiation and somatic DNMT3A mutations are frequent in hematologic malignancies and clonal hematopoiesis. Yet, the impact of constitutive DNMT3A mutation on hematopoiesis in TBRS is undefined. In order to establish how constitutive mutation of DNMT3A impacts blood development in TBRS we gathered clinical data and analyzed blood parameters in 18 individuals with TBRS. We also determined the distribution of major peripheral blood cell lineages by flow cytometric analyses. Our analyses revealed non-anemic macrocytosis, a relative decrease in lymphocytes and increase in neutrophils in TBRS individuals compared to unaffected controls. We were able to recapitulate these hematologic phenotypes in multiple murine models of TBRS and identified rare hematological and non-hematological malignancies associated with constitutive Dnmt3a mutation. We further show that loss of DNMT3A in TBRS is associated with an altered DNA methylation landscape in hematopoietic cells affecting regions critical to stem cell function and tumorigenesis. Overall, our data identify key hematopoietic effects driven by DNMT3A mutation with clinical implications for individuals with TBRS and DNMT3A-associated clonal hematopoiesis or malignancies.
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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 ».