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Enregistrement W4220869538 · doi:10.3389/fneur.2022.845318

A Novel SACS Variant Identified in a Chinese Patient: Case Report and Review of the Literature

2022· article· en· W4220869538 sur OpenAlexaboutno aff
Yuchao Chen, Xiaodong Lü, Yi Jin, Dan Li, Xiaojun Ye, Chenjuan Tao, Menglu Zhou, Haibo Jiang, Hao Yu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience and Technology Program of Zhejiang ProvinceMedical Science and Technology Project of Zhejiang Province
Mots-clésAtaxiaSpasticityCerebellar ataxiaMutationAtrophyPeripheral neuropathyMedicineHereditary spastic paraplegiaGenetic heterogeneityPathologyGeneticsNeurosciencePhenotypeGeneBiologyPhysical medicine and rehabilitationEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mutations in the SACS gene have been linked to autosomal recessive spastic ataxia of Charlevoix Saguenay (ARSACS). It is a clinically and genetically heterogeneous disease characterized by slow progressive ataxia, spasticity, sensorimotor neuropathy, and a combination of other manifestations, such as lack of spasticity, hearing loss, and epileptic seizures. Currently, there have been very few case reports regarding the SACS gene mutation in Chinese patients. Here, we describe a 35-year-old Chinese patient carrying a novel variant in SACS (c.11486C>T) presenting with progressive ataxia and demyelinating peripheral neuropathy. We then reviewed 22 Chinese cases carrying SACS gene mutations, including our patient. All of them had a cerebellar ataxia gait and showed cerebellar atrophy on brain magnetic resonance imaging (MRI). A total of 28 SACS mutations were identified in these patients. Our study further expands the mutation spectrum of the SACS gene and contributes to the evaluation of genotype-phenotype correlations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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