Case Report: Biallelic Loss of Function ATM due to Pathogenic Synonymous and Novel Deep Intronic Variant c.1803-270T > G Identified by Genome Sequencing in a Child With Ataxia–Telangiectasia
Notice bibliographique
Résumé
Ataxia–telangiectasia (AT) is a complex neurodegenerative disease with an increased risk for bone marrow failure and malignancy. AT is caused by biallelic loss of function variants in ATM, which encodes a phosphatidylinositol 3-kinase that responds to DNA damage. Herein, we report a child with progressive ataxia, chorea, and genome instability, highly suggestive of AT. The clinical ataxia gene panel identified a maternal heterozygous synonymous variant (NM_000051.3: c.2250G > A), previously described to result in exon 14 skipping. Subsequently, trio genome sequencing led to the identification of a novel deep intronic variant [NG_009830.1(NM_000051.3): c.1803-270T > G] inherited from the father. Transcript analyses revealed that c.1803-270T > G results in aberrant inclusion of 56 base pairs of intron 11. In silico tests predicted a premature stop codon as a consequence, suggesting non-functional ATM; and DNA repair analyses confirmed functional loss of ATM. Our findings highlight the power of genome sequencing, considering deep intronic variants in undiagnosed rare disease patients.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».