<scp>Genotype–phenotype</scp> relations for episodic ataxia genes: <scp>MDSGene</scp> systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most episodic ataxias (EA) are autosomal dominantly inherited and characterized by recurrent attacks of ataxia and other paroxysmal and non-paroxysmal features. EA is often caused by pathogenic variants in the CACNA1A, KCNA1, PDHA1, and SLC1A3 genes, listed as paroxysmal movement disorders (PxMD) by the MDS Task Force on the Nomenclature of Genetic Movement Disorders. Little is known about the genotype-phenotype correlation of the different genetic EA forms. METHODS: We performed a systematic review of the literature to identify individuals affected by an episodic movement disorder harboring pathogenic variants in one of the four genes. We applied the standardized MDSGene literature search and data extraction protocol to summarize the clinical and genetic features. All data are available via the MDSGene protocol and platform on the MDSGene website (https://www.mdsgene.org/). RESULTS: Information on 717 patients (CACNA1A: 491, KCNA1: 125, PDHA1: 90, and SLC1A3: 11) carrying 287 different pathogenic variants from 229 papers was identified and summarized. We show the profound phenotypic variability and overlap leading to the absence of frank genotype-phenotype correlation aside from a few key 'red flags'. CONCLUSION: Given this overlap, a broad approach to genetic testing using a panel or whole exome or genome approach is most practical in most circumstances.
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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 | 0,004 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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 ».