Whole genome sequencing delineates regulatory, copy number, and cryptic splice variants in early onset cardiomyopathy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cardiomyopathy (CMP) is a heritable disorder. Over 50% of cases are gene-elusive on clinical gene panel testing. The contribution of variants in non-coding DNA elements that result in cryptic splicing and regulate gene expression has not been explored. We analyzed whole-genome sequencing (WGS) data in a discovery cohort of 209 pediatric CMP patients and 1953 independent replication genomes and exomes. We searched for protein-coding variants, and non-coding variants predicted to affect the function or expression of genes. Thirty-nine percent of cases harbored pathogenic coding variants in known CMP genes, and 5% harbored high-risk loss-of-function (LoF) variants in additional candidate CMP genes. Fifteen percent harbored high-risk regulatory variants in promoters and enhancers of CMP genes (odds ratio 2.25, p = 6.70 × 10 −7 versus controls). Genes involved in α-dystroglycan glycosylation ( FKTN , DTNA ) and desmosomal signaling ( DSC2 , DSG2 ) were most highly enriched for regulatory variants (odds ratio 6.7–58.1). Functional effects were confirmed in patient myocardium and reporter assays in human cardiomyocytes, and in zebrafish CRISPR knockouts. We provide strong evidence for the genomic contribution of functionally active variants in new genes and in regulatory elements of known CMP genes to early onset CMP.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle