MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4317802731 · doi:10.7759/cureus.34085

Non-syndromic Intellectual Disability: An Experimental In-Depth Exploration of Inheritance Pattern, Phenotypic Presentation, and Genomic Composition

2023· article· en· W4317802731 sur OpenAlexaff
Qaisar Ali Khan, Rohail Khan, Ravina Verma, Suchi Shah, Bhavana Vattikuti, Aleena Z Khan, Andia Shahzadi, Parsa Abdi, Michelle Anthony, Christopher S Farkouh, Matthew Farkouh, Natalia Santiago, David Zepeda, Andrew Nunez

Notice bibliographique

RevueCureus · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Neurodevelopmental Disorders
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntellectual disabilityCandidate geneGeneticsSingle-nucleotide polymorphismMedicineHaplotypePhenotypeOMIM : Online Mendelian Inheritance in ManGeneGenotypeBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Intellectual disability (ID), also termed mental retardation (MR), is a neurodevelopmental disorder characterized by an intelligence quotient (IQ) of 70 or below and a deficit in at least two behaviors associated with adaptive functioning. The condition is further classified into syndromic intellectual disability (S-ID) and non-syndromic intellectual disability (NS-ID). This study highlights the genes associated with NS-ID. Objectives A genetic study was performed on two Pakistani families to know the inheritance patterns, clinical phenotypes, and molecular genetics of affected individuals with NS-ID. Methodology Samples were collected from two families: families A and B. All affected individuals in both families were diagnosed by a neurologist. Written informed consent was taken from the affected individuals and guardians before collecting the data and sample. Family A belongs to the Swabi District of Pakistan having four affected individuals, out of whom three were male and one was female. Family B also belongs to the Swabi District of Pakistan having two affected individuals, out of whom one was male and one was female. A total of 10 candidate genes were selected and were further screened by microarray analysis. Results In family A, this analysis identified a region of 9.6 Mb on chromosome 17q11.2-q12 between the single nucleotide polymorphisms (SNPs) rs953527 and rs2680398. The region was genotyped using microsatellite markers to confirm the haplotypes in all family members. Based on the phenotype-genotype relationship, 10 possible candidate genes were selected out of more than 140 genes in this critical region of 9.6 Mb. In family B, homozygosity mapping through microarray identified four homozygous areas of affected individuals: two (27,324,822-59,122,062 and 96,423,252123,656,241) on chromosome 8, one (14,785,224-19,722,760) on chromosome 9, and one (126173647-126215644) on chromosome 11. Conclusion An autosomal recessive pattern was found in the pedigrees of both families A and B. Phenotypically affected individuals showed IQ levels below 70. Three genes, CDK5R1, OMG, and EV12A, were found on chromosome 17q11.2-q12 region of affected individuals in family A with high expression in the frontal cortex of the brain, hippocampus, and spinal cord, respectively. Other regions on chromosomes 8, 9, and 11 as evident from the affected individuals in family B can also contribute to the non-syndromic autosomal recessive intellectual disability (NS-ARID). Further research is needed to find the association of these genes with intelligence and other neuropsychiatric conditions.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,252 · 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'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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCureusMême sujetGenetics and Neurodevelopmental DisordersTravaux en français237 207