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Enregistrement W4397011684 · doi:10.1002/mds.29799

Comment on “Defining the Genetic Landscape of Congenital Mirror Movements in 80 Affected Individuals”

2024· letter· en· W4397011684 sur OpenAlexaboutno aff
Oriane Trouillard, Aurélie Méneret, Margaux Dunoyer, Mohamed Doulazmi, Isabelle Dusart, Caroline Dubacq, Emmanuel Roze

Notice bibliographique

RevueMovement Disorders · 2024
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMerz PharmaceuticalsAgence Nationale de la RechercheFondation Desmarest
Mots-clésProbandGeneticsCohortGenetic testingBiologyGenetic variationGeneMedical geneticsMutationMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Collins Hutchinson and colleagues1 reported a large clinical-genetic series of 43 index patients of congenital mirror movements (CMM), comprising 10 probands with familial CMM and 33 probands with sporadic CMM. They tested all the probands for variants in genes that have previously been associated with CMM (DCC, RAD51, NTN1, ARHGEF7, and DNAL4) to determine the genetic landscape of CMM. As CMM is a rare disease, we thought it would be interesting to compare the genetic data of this cohort with ours, which includes 92 probands, divided into 28 familial CMM and 64 sporadic CMM cases (Table 1). We identified 30 variants classified as pathogenic or likely pathogenic in known genes, according to the American College of Medical Genetics classification criteria.2 As in Collins Hutchinson's study, we were able to find a genetic cause in one third of our cases (33%). We identified 19 variants in DCC, 9 in RAD51, and 2 in NTN1. DCC remains the most implicated gene in CMM (21% of cases in our cohort vs. 28%). We identified 10% of cases with variants in the RAD51 gene (25% for familial cases), making it the second most common gene responsible for this disease in our cohort.3 By contrast, Collins Hutchinson et al included RAD51 variants among the rare genetic causes of CMM, along with the two most recently discovered genes,4, 5 NTN1 and ARHGRF7. In our cohort, we did not identify any variants in the ARHGEF7 gene, newly identified in a CMM family,5 further indicating that variants in this gene represent a rare genetic cause of CMM. A single biallelic variant in the DNAL4 gene was reported in one consanguineous CMM family.6 As in the Collins Hutchinson's cohort, we did not find any variant in the DNAL4 gene.7 Finally, genetic causes in both these large CMM cohorts were found in only a third of cases (45 of 135), suggesting that other CMM genes remain to be discovered or that nongenetic causes are frequently involved, especially in sporadic cases. Indeed, in familial cases of CMM, the genetic cause is identified in 73% of cases (28 of 38). The DCC gene is the most implicated gene in CMM in both cohorts, representing 23% (31 of 135) of all cases. The genetic data provided by our cohort show that the RAD51 gene cannot be considered as a rare genetic cause of CMM, because it is involved in 10% of cases. Altogether, the RAD51 gene is implicated in 7% (10 of 135) of cases in the two cohorts, making it the second most common gene responsible for this disease. The only pathogenic RAD51 variant reported by Collins Hutchinson et al was identified in a family not of Canadian but of Turkish origin. Ethnic origin could be one of the explanations for the lower representation of RAD51 variants in the mostly Canadian Collins Hutchinson's cohort, whereas ours gathers mainly cases of European origins. (1) Research project: Conception and design; (2) Data acquisition and analysis; (3) Manuscript: A. Writing of the first draft, B. Review and critique. O.T.: 2; 3A A.M.: 2; 3B Ma.D.: 2; 3B Mo.D.: 2; 3B I.D.: 1; 3B C.D.: 1; 3B E.R.: 1; 3B The data that support the findings of this study are available from the corresponding author upon reasonable request.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0280,019
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,004

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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