Molecular characterization and investigation of the role of genetic variation in phenotypic variability and response to treatment in a large pediatric Marfan syndrome cohort
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In a large cohort of 373 pediatric patients with Marfan syndrome (MFS) with a severe cardiovascular phenotype, we explored the proportion of patients with MFS with a pathogenic FBN1 variant and analyzed whether the type/location of FBN1 variants was associated with specific clinical characteristics and response to treatment. Patients were recruited on the basis of the following criteria: aortic root z-score > 3, age 6 months to 25 years, no prior or planned surgery, and aortic root diameter < 5 cm. METHODS: Targeted resequencing and deletion/duplication testing of FBN1 and related genes were performed. RESULTS: We identified (likely) pathogenic FBN1 variants in 91% of patients. Ectopia lentis was more frequent in patients with dominant-negative (DN) variants (61%) than in those with haploinsufficient variants (27%). For DN FBN1 variants, the prevalence of ectopia lentis was highest in the N-terminal region (84%) and lowest in the C-terminal region (17%). The association with a more severe cardiovascular phenotype was not restricted to DN variants in the neonatal FBN1 region (exon 25-33) but was also seen in the variants in exons 26 to 49. No difference in the therapeutic response was detected between genotypes. CONCLUSION: Important novel genotype-phenotype associations involving both cardiovascular and extra-cardiovascular manifestations were identified, and existing ones were confirmed. These findings have implications for prognostic counseling of families with MFS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».