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Enregistrement W4225105043 · doi:10.1093/brain/awac160

Mosaic divergent repeat interruptions in XDP influence repeat stability and disease onset

2022· article· en· W4225105043 sur OpenAlexaff
Theresa Lüth, Susen Schaake, Björn‐Hergen Laabs, Kathleen Schlüter, Joshua Laβ, Jelena Pozojevic, Ronnie Tse, Inke R. König, Roland Dominic G. Jamora, Raymond L. Rosales, Norbert Brüggemann, Gerard Saranza, Cid Czarina E. Diesta, Frank J. Kaiser, Christel Depienne, Christopher E. Pearson, Ana Westenberger, Christine Klein

Notice bibliographique

RevueBrain · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversität zu LübeckDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésBiologyGeneticsAlu elementRetrotransposonTrinucleotide repeat expansionGenomeGeneAlleleHuman genome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While many genetic causes of movement disorders have been identified, modifiers of disease expression are largely unknown. X-linked dystonia-parkinsonism (XDP) is a neurodegenerative disease caused by a SINE-VNTR-Alu(AGAGGG)n retrotransposon insertion in TAF1, with a polymorphic (AGAGGG)n repeat. Repeat length and variants in MSH3 and PMS2 explain ∼65% of the variance in age at onset (AAO) in XDP. However, additional genetic modifiers are conceivably at play in XDP, such as repeat interruptions. Long-read nanopore sequencing of PCR amplicons from XDP patients (n = 202) was performed to assess potential repeat interruption and instability. Repeat-primed PCR and Cas9-mediated targeted enrichment confirmed the presence of identified divergent repeat motifs. In addition to the canonical pure SINE-VNTR-Alu-5'-(AGAGGG)n, we observed a mosaic of divergent repeat motifs that polarized at the beginning of the tract, where the divergent repeat interruptions varied in motif length by having one, two, or three nucleotides fewer than the hexameric motif, distinct from interruptions in other disease-associated repeats, which match the lengths of the canonical motifs. All divergent configurations occurred mosaically and in two investigated brain regions (basal ganglia, cerebellum) and in blood-derived DNA from the same patient. The most common divergent interruption was AGG [5'-SINE-VNTR-Alu(AGAGGG)2AGG(AGAGGG)n], similar to the pure tract, followed by AGGG [5'-SINE-VNTR-Alu(AGAGGG)2AGGG(AGAGGG)n], at median frequencies of 0.425 (IQR: 0.42-0.43) and 0.128 (IQR: 0.12-0.13), respectively. The mosaic AGG motif was not associated with repeat number (estimate = -3.8342, P = 0.869). The mosaic pure tract frequency was associated with repeat number (estimate = 45.32, P = 0.0441) but not AAO (estimate = -41.486, P = 0.378). Importantly, the mosaic frequency of the AGGG negatively correlated with repeat number after adjusting for age at sampling (estimate = -161.09, P = 3.44 × 10-5). When including the XDP-relevant MSH3/PMS2 modifier single nucleotide polymorphisms into the model, the mosaic AGGG frequency was associated with AAO (estimate = 155.1063, P = 0.047); however, the association dissipated after including the repeat number (estimate = -92.46430, P = 0.079). We reveal novel mosaic divergent repeat interruptions affecting both motif length and sequence (DRILS) of the canonical motif polarized within the SINE-VNTR-Alu(AGAGGG)n repeat. Our study illustrates: (i) the importance of somatic mosaic genotypes; (ii) the biological plausibility of multiple modifiers (both germline and somatic) that can have additive effects on repeat instability; and (iii) that these variations may remain undetected without assessment of single molecules.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil0,655

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations29
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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