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Enregistrement W4383101621 · doi:10.1038/s42003-023-04869-0

Bone mineral density loci specific to the skull portray potential pleiotropic effects on craniosynostosis

2023· review· en· W4383101621 sur OpenAlexaff
Carolina Medina‐Gómez, Benjamin H. Mullin, Alessandra Chesi, Vid Prijatelj, John P. Kemp, Chen Shochat-Carvalho, Katerina Trajanoska, Carol A. Wang, Raimo Joro, Tavia E. Evans, Katharina E. Schraut, Ruifang Li‐Gao, Tarunveer S. Ahluwalia, M. Carola Zillikens, Kun Zhu, Dennis O. Mook‐Kanamori, Daniel S. Evans, Maria Nethander, Maria J. Knol, Guðmar Þorleifsson, Ivana Nedeljković, Babette S. Zemel, Linda Broer, Fiona E. McGuigan, Natasja M. van Schoor, Sjur Reppe, Mikołaj A. Pawlak, Stuart H. Ralston, Nathalie van der Velde, Mattias Lorentzon, Kāri Stefánsson, Hieab H.H. Adams, Scott G. Wilson, M. Arfan Ikram, John P. Walsh, Timo A. Lakka, Kaare M. Gautvik, James F. Wilson, Eric Orwoll, Cornelia M. van Duijn, Klaus Bønnelykke, André G. Uitterlinden, Unnur Styrkársdóttir, Kristina Åkesson, Timothy D. Spector, Jonathan H. Tobias, Claes Ohlsson, Janine F. Felix, Hans Bisgaard, Struan F.A. Grant, J. Brent Richards, David M. Evans, Bram C. J. van der Eerden, Jeroen van de Peppel, Cheryl L. Ackert‐Bicknell, David Karasik, Érika Kague, Fernando Rivadeneira

Notice bibliographique

RevueCommunications Biology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCraniofacial Disorders and Treatments
Établissements canadiensJewish General HospitalCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institute on AgingNational Center for Research ResourcesSteno Diabetes Center CopenhagenMedical Research CouncilNovo Nordisk FondenWellcome Trust
Mots-clésCraniosynostosisSkullBone mineralOrthodonticsMedicineBiologyGeneticsAnatomyInternal medicineOsteoporosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Skull bone mineral density (SK-BMD) provides a suitable trait for the discovery of key genes in bone biology, particularly to intramembranous ossification, not captured at other skeletal sites. We perform a genome-wide association meta-analysis (n ~ 43,800) of SK-BMD, identifying 59 loci, collectively explaining 12.5% of the trait variance. Association signals cluster within gene-sets involved in skeletal development and osteoporosis. Among the four novel loci (ZIC1, PRKAR1A, AZIN1/ATP6V1C1, GLRX3), there are factors implicated in intramembranous ossification and as we show, inherent to craniosynostosis processes. Functional follow-up in zebrafish confirms the importance of ZIC1 on cranial suture patterning. Likewise, we observe abnormal cranial bone initiation that culminates in ectopic sutures and reduced BMD in mosaic atp6v1c1 knockouts. Mosaic prkar1a knockouts present asymmetric bone growth and, conversely, elevated BMD. In light of this evidence linking SK-BMD loci to craniofacial abnormalities, our study provides new insight into the pathophysiology, diagnosis and treatment of skeletal diseases.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,294 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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