Characterization of copy-number variants in a large cohort of patients with von Willebrand disease reveals a relationship between disrupted regions and disease type
Notice bibliographique
Résumé
Background: ) gene; however, this technique cannot always detect copy-number variants (CNVs). Additional mapping of CNVs in patients with VWD is needed. Objectives: This study aimed to characterize CNVs in a large sample of VWF mutation-negative VWD patients. Methods: pseudogene. This was performed on 204 mutation-negative subjects for whom clinical variables were also available. Results: Among the 204 patients, 7 unique CNVs were found, with a total of 24 CNVs (12%). Of the 7 unique CNVs, 1 was novel, 1 was found in a VWF database, and 5 were previously reported. All patients with type 1C VWD and a CNV had the same exon 33 and 34 in-frame deletion. Certain clinical variables were also significantly different between those with and without CNVs. Conclusion: The in-frame deletion in patients with type 1C VWD exactly matches the D4N module of the D4 domain, a region where mutations and deletions are known to affect clearance. We observed significantly higher VWF-to-ristocetin cofactor levels in patients with type 1C VWD and a CNV than in patients without a CNV, suggesting a relationship between CNVs and the increased clearance observed in patients with type 1C VWD. Glycoprotein IbM activity was significantly lower in patients with type 1 VWD and a CNV than in patients without a CNV, suggesting that platelet binding is more affected by CNVs than single base pair mutations. This work elucidates some of the underlying genetic mechanisms of CNVs in these patients.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».