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Enregistrement W4200466338 · doi:10.1186/s40478-021-01277-5

De novo pathogenic variant in SETX causes a rapidly progressive neurodegenerative disorder of early childhood-onset with severe axonal polyneuropathy

2021· article· en· W4200466338 sur OpenAlexaff
Aristides Hadjinicolaou, Kathie J. Ngo, Daniel Y. Conway, John Provias, Steven K. Baker, Lauren Brady, Craig L. Bennett, Albert R. La Spada, Brent L. Fogel, Grace Yoon

Notice bibliographique

RevueActa Neuropathologica Communications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological diseases and metabolism
Établissements canadiensMcMaster University Medical CentreSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeUniversity of California, Los AngelesNational Institutes of Health
Mots-clésDiseaseAmyotrophic lateral sclerosisSpinocerebellar ataxiaBiologyAtaxiaGeneGeneticsBioinformaticsMedicineNeurosciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pathogenic variants in SETX cause two distinct neurological diseases, a loss-of-function recessive disorder, ataxia with oculomotor apraxia type 2 (AOA2), and a dominant gain-of-function motor neuron disorder, amyotrophic lateral sclerosis type 4 (ALS4). We identified two unrelated patients with the same de novo c.23C > T (p.Thr8Met) variant in SETX presenting with an early-onset, severe polyneuropathy. As rare private gene variation is often difficult to link to genetic neurological disease by DNA sequence alone, we used transcriptional network analysis to functionally validate these patients with severe de novo SETX-related neurodegenerative disorder. Weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) was used to identify disease-associated modules from two different ALS4 mouse models and compared to confirmed ALS4 patient data to derive an ALS4-specific transcriptional signature. WGCNA of whole blood RNA-sequencing data from a patient with the p.Thr8Met SETX variant was compared to ALS4 and control patients to determine if this signature could be used to identify affected patients. WGCNA identified overlapping disease-associated modules in ALS4 mouse model data and ALS4 patient data. Mouse ALS4 disease-associated modules were not associated with AOA2 disease modules, confirming distinct disease-specific signatures. The expression profile of a patient carrying the c.23C > T (p.Thr8Met) variant was significantly associated with the human and mouse ALS4 signature, confirming the relationship between this SETX variant and disease. The similar clinical presentations of the two unrelated patients with the same de novo p.Thr8Met variant and the functional data provide strong evidence that the p.Thr8Met variant is pathogenic. The distinct phenotype expands the clinical spectrum of SETX-related disorders.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,240 · 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'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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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