Functional genotype classification groups distinguish disease severity in recessive dystrophic epidermolysis bullosa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recessive dystrophic epidermolysis bullosa (RDEB) is a genetic disorder caused by pathogenic variants in COL7A1. OBJECTIVES: To determine the association between different COL7A1 variants and clinical disease severity in 236 North American patients with RDEB. METHODS: Published reports or in silico predictions were used to assess the impact of pathogenic variants in COL7A1 on type VII collagen (C7) protein function. Three impact categories were postulated: genotypes that would be likely to cause a low impact on C7 function (splice B/missense, missense/missense); a medium impact [premature termination codon (PTC)/splice B, splice A/splice B, PTC/missense, splice A/missense, splice B/splice B]; and a high impact (PTC/PTC, PTC/splice A, splice A/splice A). Splice A variants are predicted to cause downstream PTCs, while splice B variants cause in-frame exon skipping and are therefore less deleterious. RESULTS: The severity of functional impact was significantly associated with a history of gastrostomy tube placement, oesophageal dilation, hand surgery, anaemia, renal disease, chronic wounds, diffuse skin involvement and a history of squamous cell carcinoma. The odds of death were 3.5 time higher in the high-impact vs. medium-impact group (95% confidence interval 1.24-8.50; P = 0.02). Patients in the high-impact group had worse clinical outcomes. CONCLUSIONS: Functional genotype categories are a feasible approach to risk-stratify patients based on predicted C7 function.
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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 | 0,001 |
| 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 ».