Advancing genomic technologies and clinical awareness accelerates discovery of disease-associated tandem repeat sequences
Notice bibliographique
Résumé
Expansions of gene-specific DNA tandem repeats (TRs), first described in 1991 as a disease-causing mutation in humans, are now known to cause >60 phenotypes, not just disease, and not only in humans. TRs are a common form of genetic variation with biological consequences, observed, so far, in humans, dogs, plants, oysters, and yeast. Repeat diseases show atypical clinical features, genetic anticipation, and multiple and partially penetrant phenotypes among family members. Discovery of disease-causing repeat expansion loci accelerated through technological advances in DNA sequencing and computational analyses. Between 2019 and 2021, 17 new disease-causing TR expansions were reported, totaling 63 TR loci (>69 diseases), with a likelihood of more discoveries, and in more organisms. Recent and historical lessons reveal that properly assessed clinical presentations, coupled with genetic and biological awareness, can guide discovery of disease-causing unstable TRs. We highlight critical but underrecognized aspects of TR mutations. Repeat motifs may not be present in current reference genomes but will be in forthcoming gapless long-read references. Repeat motif size can be a single nucleotide to kilobases/unit. At a given locus, repeat motif sequence purity can vary with consequence. Pathogenic repeats can be "insertions" within nonpathogenic TRs. Expansions, contractions, and somatic length variations of TRs can have clinical/biological consequences. TR instabilities occur in humans and other organisms. TRs can be epigenetically modified and/or chromosomal fragile sites. We discuss the expanding field of disease-associated TR instabilities, highlighting prospects, clinical and genetic clues, tools, and challenges for further discoveries of disease-causing TR instabilities and understanding their biological and pathological impacts-a vista that is about to expand.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».