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Enregistrement W4224058753 · doi:10.1038/s41439-022-00188-8

Functional characterization of variants of unknown significance in a spinocerebellar ataxia patient using an unsupervised machine learning pipeline

2022· article· en· W4224058753 sur OpenAlexafffund
Siddharth Nath, Nicholas S. Caron, Linda May, Oxana B. Gluscencova, Jill E. Kolesar, Lauren Brady, Brett A. Kaufman, Gabrielle L. Boulianne, Amadeo R. Rodriguez, Mark A. Tarnopolsky, Ray Truant

Notice bibliographique

RevueHuman Genome Variation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensHamilton Health SciencesUniversity of TorontoBC Children's HospitalMcMaster UniversityHospital for Sick ChildrenUniversity of British ColumbiaMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGenome AlbertaUniversity of TorontoOntario Genomics InstituteGénome QuébecKrembil FoundationGenome British ColumbiaGovernment of CanadaCIHR Skin Research Training CentreUniversity of OttawaMcGill UniversityOntario GenomicsGenome Canada
Mots-clésSpinocerebellar ataxiaBiologyGeneticsTrinucleotide repeat expansionMutationAtaxiaNeuroscienceGeneAllele

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CAG-expanded ATXN7 has been previously defined in the pathogenesis of spinocerebellar ataxia type 7 (SCA7), a polyglutamine expansion autosomal dominant cerebellar ataxia. Pathology in SCA7 occurs as a result of a CAG triplet repeat expansion in excess of 37 in the first exon of ATXN7, which encodes ataxin-7. SCA7 presents clinically with spinocerebellar ataxia and cone-rod dystrophy. Here, we present a novel spinocerebellar ataxia variant occurring in a patient with mutations in both ATXN7 and TOP1MT, which encodes mitochondrial topoisomerase I (top1mt). Using machine-guided, unbiased microscopy image analysis, we demonstrate alterations in ataxin-7 subcellular localization, and through high-fidelity measurements of cellular respiration, bioenergetic defects in association with top1mt mutations. We identify ataxin-7 Q35P and top1mt R111W as deleterious mutations, potentially contributing to disease states. We recapitulate our mutations through Drosophila genetic models. Our work provides important insight into the cellular biology of ataxin-7 and top1mt and offers insight into the pathogenesis of spinocerebellar ataxia applicable to multiple subtypes of the illness. Moreover, our study demonstrates an effective pipeline for the characterization of previously unreported genetic variants at the level of cell biology.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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'admission2
Résumé présentoui

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