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Enregistrement W4304975999 · doi:10.1186/s13073-022-01118-7

Mendelian gene identification through mouse embryo viability screening

2022· article· en· W4304975999 sur OpenAlexaff
Pilar Cacheiro, Carl Henrik Westerberg, Jesse Mager, Mary E. Dickinson, Lauryl M. J. Nutter, Violeta Muñoz‐Fuentes, Chih‐Wei Hsu, Ignatia B. Van den Veyver, Ann M. Flenniken, Colin McKerlie, Stephen A. Murray, Lydia Teboul, Jason D. Heaney, K. C. Kent Lloyd, Louise Lanoue, Robert E. Braun, Jacqueline K. White, Amie Creighton, Valerie Laurin, Ruolin Guo, Dawei Qu, Sara Wells, James Cleak, Rosie Bunton-Stasyshyn, Michelle Stewart, Jackie Harrisson, Jeremy Mason, Hamed Haseli Mashhadi, Helen Parkinson, Ann‐Marie Mallon, John R. Seavitt, Angelina Gaspero, Uche Akoma, Audrey E. Christiansen, Sowmya Kalaga, Lance C. Keith, Melissa L. McElwee, Leeyean Wong, Tara L. Rasmussen, Uma Ramamurthy, Kiran Rajaya, Panitee Charoenrattanaruk, Qing Fan-Lan, Lauri G. Lintott, Ozge Danisment, Patricia Castellanos-Penton, D. E. Archer, Sara Johnson, Zsombor Szoke-Kovacs, Kevin A. Peterson, Leslie O. Goodwin, Ian Welsh, Kristina Palmer, Alana Luzzio, Cynthia Carpenter, Coleen Kane, Jack Marcucci, Matthew Mckay, Crystal Burke, Audrie Seluke, Rachel Urban, John C. Ambrose, Prabhu Arumugam, R. Bevers, Marta Bleda, C. R. Boustred, Helen Brittain, Matthew A. Brown, Mark J. Caulfield, G. C. Chan, Greg Elgar, Adam Giess, John N. Griffin, Angela Hamblin, Shirley Henderson, Tim Hubbard, R. Jackson, J. Louise Jones, Dalia Kasperavičiūtė, Melis Kayikci, Athanasios Kousathanas, L. Lahnstein, S. E. A. Leigh, I. U. S. Leong, Javier Ferreiros, F. Maleady-Crowe, Meriel McEntagart, Federico Minneci, Jonathan Mitchell, Loukas Moutsianas, Michael Mueller, Nirupa Murugaesu, Anna C. Need, Peter O’Donovan, Chris A. Odhams, Christine Patch, Mariana Buongermino Pereira, D. Perez-Gil, J. Pullinger, T. Rahim, Augusto Rendon, Tim Rogers, K. Savage, Kushmita Sawant, Richard H. Scott, Afshan Siddiq, A. Sieghart, Samuel C. Smith, Alona Sosinsky, Alexander Stuckey, M. Tanguy, Ana Lisa Taylor Tavares, Ellen Thomas, Simon R. Thompson, Arianna Tucci, M. J. Welland, Eleanor Williams, Katarzyna Witkowska, S. M. Wood, Magdalena Zarowiecki, Damian Smedley

Notice bibliographique

RevueGenome Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Rare Diseases
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai HospitalSickKids FoundationToronto Centre for PhenogenomicsHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilCancer Research UKNational Institutes of HealthNational Institute for Health and Care ResearchDepartment of Health and Social CareWellcome Trust
Mots-clésGeneBiologyPhenotypeGeneticsLoss functionDiseaseLethal alleleHuman geneticsGenomeMendelian inheritanceOMIM : Online Mendelian Inheritance in ManComputational biologyMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The diagnostic rate of Mendelian disorders in sequencing studies continues to increase, along with the pace of novel disease gene discovery. However, variant interpretation in novel genes not currently associated with disease is particularly challenging and strategies combining gene functional evidence with approaches that evaluate the phenotypic similarities between patients and model organisms have proven successful. A full spectrum of intolerance to loss-of-function variation has been previously described, providing evidence that gene essentiality should not be considered as a simple and fixed binary property. METHODS: Here we further dissected this spectrum by assessing the embryonic stage at which homozygous loss-of-function results in lethality in mice from the International Mouse Phenotyping Consortium, classifying the set of lethal genes into one of three windows of lethality: early, mid, or late gestation lethal. We studied the correlation between these windows of lethality and various gene features including expression across development, paralogy and constraint metrics together with human disease phenotypes. We explored a gene similarity approach for novel gene discovery and investigated unsolved cases from the 100,000 Genomes Project. RESULTS: We found that genes in the early gestation lethal category have distinct characteristics and are enriched for genes linked with recessive forms of inherited metabolic disease. We identified several genes sharing multiple features with known biallelic forms of inborn errors of the metabolism and found signs of enrichment of biallelic predicted pathogenic variants among early gestation lethal genes in patients recruited under this disease category. We highlight two novel gene candidates with phenotypic overlap between the patients and the mouse knockouts. CONCLUSIONS: Information on the developmental period at which embryonic lethality occurs in the knockout mouse may be used for novel disease gene discovery that helps to prioritise variants in unsolved rare disease cases.

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 enseignants0,825
Score d'incertitude au seuil0,503

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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