Highly variable hearing loss due to POU4F3 (c.37del) is revealed by longitudinal, frequency specific analyses
Notice bibliographique
Résumé
Genotype-phenotype correlations add value to the management of families with hereditary hearing loss (HL), where age-related typical audiograms (ARTAs) are generated from cross-sectional regression equations and used to predict the audiogram phenotype across the lifespan. A seven-generation kindred with autosomal dominant sensorineural HL (ADSNHL) was recruited and a novel pathogenic variant in POU4F3 (c.37del) was identified by combining linkage analysis with whole exome sequencing (WES). POU4F3 is noted for large intrafamilial variation including the age of onset of HL, audiogram configuration and presence of vestibular impairment. Sequential audiograms and longitudinal analyses reveal highly variable audiogram features among POU4F3 (c.37del) carriers, limiting the utility of ARTAs for clinical prognosis and management of HL. Furthermore, a comparison of ARTAs against three previously published families (1 Israeli Jewish, 2 Dutch) reveals significant interfamilial differences, with earlier onset and slower deterioration. This is the first published report of a North American family with ADSNHL due to POU4F3, the first report of the pathogenic c.37del variant, and the first study to conduct longitudinal analysis, extending the phenotypic spectrum of DFNA15.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».