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Enregistrement W4282546381 · doi:10.1186/s13073-022-01064-4

Gain and loss of TASK3 channel function and its regulation by novel variation cause KCNK9 imprinting syndrome

2022· article· en· W4282546381 sur OpenAlexaff
Margot A. Cousin, Emma L. Veale, Nikita R. Dsouza, Swarnendu Tripathi, Robyn G. Holden, Maria Arélin, Geoffrey Beek, Mir Reza Bekheirnia, Jasmin Beygo, Vikas Bhambhani, Martin G. Bialer, Stefania Bigoni, Cyrus Boelman, Jenny Carmichael, Thomas Courtin, Benjamin Cogné, Ivana Dabaj, Diane Doummar, Laura Fazilleau, Alessandra Ferlini, Ralitza H. Gavrilova, John M. Graham, Tobias B. Haack, Jane Juusola, Sarina G. Kant, Saima Kayani, Boris Keren, Petra Ketteler, Chiara Klöckner, Tamara T. Koopmann, Teresa Kruisselbrink, Alma Kuechler, Laëtitia Lambert, Xénia Latypova, Robert Roger Lebel, Magalie S. Leduc, Emanuela Leonardi, Andrea M. Lewis, Wendy Liew, Keren Machol, Samir Mardini, Kirsty McWalter, Cyril Mignot, Julie C. McLaughlin, Alessandra Murgia, Vinodh Narayanan, Caroline Nava, Sonja Neuser, Mathilde Nizon, Davide Ognibene, Joohyun Park, Konrad Platzer, Céline Poirsier, Maximilian Radtke, Keri Ramsey, Cassandra Runke, María J. Guillen Sacoto, Fernando Scaglia, Marwan Shinawi, Stephanie Spranger, Ee Shien Tan, John Taylor, Anne-Sophie Trentesaux, Filippo Pinto e Vairo, Rebecca Willaert, Neda Zadeh, Raúl Urrutia, Dusica Babovic‐Vuksanovic, Michael T. Zimmermann, Alistair Mathie, Eric W. Klee

Notice bibliographique

RevueGenome Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Syndromes and Imprinting
Établissements canadiensBC Children's Hospital
Organismes subventionnairesCenter for Individualized Medicine, Mayo ClinicDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésLoss functionPhenotypeImprinting (psychology)BiologyGeneticsGenomic imprintingIntellectual disabilityBioinformaticsNeuroscienceGeneComputational biologyDNA methylationGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Genomics enables individualized diagnosis and treatment, but large challenges remain to functionally interpret rare variants. To date, only one causative variant has been described for KCNK9 imprinting syndrome (KIS). The genotypic and phenotypic spectrum of KIS has yet to be described and the precise mechanism of disease fully understood. METHODS: This study discovers mechanisms underlying KCNK9 imprinting syndrome (KIS) by describing 15 novel KCNK9 alterations from 47 KIS-affected individuals. We use clinical genetics and computer-assisted facial phenotyping to describe the phenotypic spectrum of KIS. We then interrogate the functional effects of the variants in the encoded TASK3 channel using sequence-based analysis, 3D molecular mechanic and dynamic protein modeling, and in vitro electrophysiological and functional methodologies. RESULTS: We describe the broader genetic and phenotypic variability for KIS in a cohort of individuals identifying an additional mutational hotspot at p.Arg131 and demonstrating the common features of this neurodevelopmental disorder to include motor and speech delay, intellectual disability, early feeding difficulties, muscular hypotonia, behavioral abnormalities, and dysmorphic features. The computational protein modeling and in vitro electrophysiological studies discover variability of the impact of KCNK9 variants on TASK3 channel function identifying variants causing gain and others causing loss of conductance. The most consistent functional impact of KCNK9 genetic variants, however, was altered channel regulation. CONCLUSIONS: This study extends our understanding of KIS mechanisms demonstrating its complex etiology including gain and loss of channel function and consistent loss of channel regulation. These data are rapidly applicable to diagnostic strategies, as KIS is not identifiable from clinical features alone and thus should be molecularly diagnosed. Furthermore, our data suggests unique therapeutic strategies may be needed to address the specific functional consequences of KCNK9 variation on channel function and regulation.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,446

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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