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Enregistrement W4310370775 · doi:10.3390/ijms232314965

Congenital Stationary Night Blindness: Clinical and Genetic Features

2022· article· en· W4310370775 sur OpenAlexaff
Angela H. Kim, Pei‐Kang Liu, Yin‐Hsi Chang, Eugene Yu‐Chuan Kang, Hung-Hsuan Wang, Nelson Chen, Yun-Ju Tseng, Go Hun Seo, Hane Lee, Laura Liu, An‐Ning Chao, Kuan‐Jen Chen, Yih‐Shiou Hwang, Wei‐Chi Wu, Chi‐Chun Lai, Stephen H. Tsang, Meng-Chang Hsiao, Nan‐Kai Wang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRetinal Development and Disorders
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Eye InstituteChang Gung Medical FoundationKaohsiung Medical University Chung-Ho Memorial HospitalChang Gung Memorial Hospital
Mots-clésGeneticsMedicineOphthalmologyGenetic testingBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Congenital stationary night blindness (CSNB) is an inherited retinal disease (IRD) that causes night blindness in childhood with heterogeneous genetic, electrophysical, and clinical characteristics. The development of sequencing technologies and gene therapy have increased the ease and urgency of diagnosing IRDs. This study describes seven Taiwanese patients from six unrelated families examined at a tertiary referral center, diagnosed with CSNB, and confirmed by genetic testing. Complete ophthalmic exams included best corrected visual acuity, retinal imaging, and an electroretinogram. The effects of identified novel variants were predicted using clinical details, protein prediction tools, and conservation scores. One patient had an autosomal dominant CSNB with a RHO variant; five patients had complete CSNB with variants in GRM6, TRPM1, and NYX; and one patient had incomplete CSNB with variants in CACNA1F. The patients had Riggs and Schubert–Bornschein types of CSNB with autosomal dominant, autosomal recessive, and X-linked inheritance patterns. This is the first report of CSNB patients in Taiwan with confirmed genetic testing, providing novel perspectives on molecular etiology and genotype–phenotype correlation of CSNB. Particularly, variants in TRPM1, NYX, and CACNA1F in our patient cohort have not previously been described, although their clinical significance needs further study. Additional study is needed for the genotype–phenotype correlation of different mutations causing CSNB. In addition to genetic etiology, the future of gene therapy for CSNB patients is reviewed and discussed.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,301 · 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'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

Citations36
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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