Phenotypic heterogeneity associated with <scp><i>KIF21A</i></scp>: Two new cases and review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
Our understanding of genetic and phenotypic heterogeneity associated with the clinical spectrum of rare diseases continues to expand. Thorough phenotypic descriptions and model organism functional studies are valuable tools in dissecting the biology of the disease process. Kinesin genes are well known to be associated with specific disease phenotypes and a subset of kinesin genes, including KIF21A, have been associated with more than one disease. Here we report two patients with KIF21A variants identified by exome sequencing; one with biallelic variants, supporting a novel KIF21A related syndrome with recessive inheritance and the second report of this condition, and another with a heterozygous de novo variant allele representing a phenotypic expansion of the condition described to date. We provide detailed phenotypic information on both families, including a novel neuropathology finding of neuroaxonal dystrophy associated with biallelic variants in KIF21A. Additionally, we studied the dominant variant in Saccharomyces cerevisiae to assess variant pathogenicity and found that this variant appears to impair protein function. KIF21A associated disease has mounting evidence for phenotypic heterogeneity; further patients and study of an allelic series are required to define the phenotypic spectrum and further explore the molecular etiology for each of these conditions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».