Functional characterization of variants found in Japanese patients with hereditary hemorrhagic telangiectasia
Notice bibliographique
Résumé
Hereditary hemorrhagic telangiectasia (HHT) is an autosomal dominant form of vascular dysplasia. Genetic diagnosis is made by identifying loss-of-function variants in genes, such as ENG and ACVRL1. However, the causal mechanisms of various variants of unknown significance remains unclear. In this study, we analyzed 12 Japanese patients from 11 families who were clinically diagnosed with HHT. Sequencing analysis identified 11 distinct variants in ACVRL1 and ENG. Three of the 11 were truncating variants, leading to a definitive diagnosis, whereas the remaining eight were splice-site and missense variants that required functional analyses. In silico splicing analyses demonstrated that three variants, c.526-3C > G and c.598C > G in ACVRL1, and c.690-1G > A in ENG, caused aberrant splicing, as confirmed by a minigene assay. The five remaining missense variants were p.Arg67Gln, p.Ile256Asn, p.Leu285Pro, and p.Pro424Leu in ACVRL and p.Pro165His in ENG. Nanoluciferase-based bioluminescence analyses demonstrated that these ACVRL1 variants impaired cell membrane trafficking, resulting in the loss of bone morphogenetic protein 9 (BMP9) signal transduction. In contrast, the ENG mutation impaired BMP9 signaling despite normal cell membrane expression. The updated functional analysis methods performed in this study will facilitate effective genetic testing and appropriate medical care for patients with HHT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».