Delineation of a KDM2B-related neurodevelopmental disorder and its associated DNA methylation signature
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Pathogenic variants in genes involved in the epigenetic machinery are an emerging cause of neurodevelopment disorders (NDDs). Lysine-demethylase 2B (KDM2B) encodes an epigenetic regulator and mouse models suggest an important role during development. We set out to determine whether KDM2B variants are associated with NDD. METHODS: Through international collaborations, we collected data on individuals with heterozygous KDM2B variants. We applied methylation arrays on peripheral blood DNA samples to determine a KDM2B associated epigenetic signature. RESULTS: We recruited a total of 27 individuals with heterozygous variants in KDM2B. We present evidence, including a shared epigenetic signature, to support a pathogenic classification of 15 KDM2B variants and identify the CxxC domain as a mutational hotspot. Both loss-of-function and CxxC-domain missense variants present with a specific subepisignature. Moreover, the KDM2B episignature was identified in the context of a dual molecular diagnosis in multiple individuals. Our efforts resulted in a cohort of 21 individuals with heterozygous (likely) pathogenic variants. Individuals in this cohort present with developmental delay and/or intellectual disability; autism; attention deficit disorder/attention deficit hyperactivity disorder; congenital organ anomalies mainly of the heart, eyes, and urogenital system; and subtle facial dysmorphism. CONCLUSION: Pathogenic heterozygous variants in KDM2B are associated with NDD and a specific epigenetic signature detectable in peripheral blood.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».