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Enregistrement W4410419638 · doi:10.1093/brain/awaf183

<i>FGF14</i> repeat length and mosaic interruptions: modifiers of spinocerebellar ataxia 27B?

2025· article· en· W4410419638 sur OpenAlexafffund
Joshua Laß, Mirja Thomsen, Max Borsche, Theresa Lüth, Julia C. Prietzsche, Susen Schaake, Andona Milovanović, Hannah Macpherson, Emil K. Gustavsson, Paula Saffie Awad, Nataša Dragaševic‐Mišković, Björn‐Hergen Laabs, Inke R. König, Ana Westenberger, Christopher E. Pearson, Norbert Brüggemann, Christine Klein, Joanne Trinh

Notice bibliographique

RevueBrain · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchElse Kröner-Fresenius-StiftungDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésSpinocerebellar ataxiaAtaxiaMosaicPhysical medicine and rehabilitationPsychologyMedicineNeuroscienceHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deep intronic FGF14 repeat expansions have been identified as a frequent genetic cause of late-onset cerebellar ataxias, explaining ≤30% of patients. Interruptions between repeats have previously been identified to impact the penetrance in other repeat expansion disorders. Repeat interruptions within FGF14 have yet to be characterized in detail. We used long-range PCR, Sanger sequencing, repeat-primed PCR, Nanopore and PacBio sequencing to distinguish the repeat motifs, mosaicism and number of repeat interruptions present in FGF14-related ataxia patients and unaffected individuals. A total of 304 patients with late-onset ataxia and 190 unaffected individuals were previously screened for repeat expansions in FGF14 by long-range PCR, identifying 37 individuals with expanded repeat lengths (≥250 repeats). These, along with three newly identified expansion carriers were included in the present study, and advanced genetic methods were applied to investigate the repeat composition in 27 patients and 13 unaffected individuals. The expansions, based on Nanopore data, ranged from 236 to 486 repeats (standard deviation = 60), with 20 individuals showing repeat interruptions, including complex motifs such as GAG, GAAGGA, GAAGAAAGAA, GAAAAGAAGAAGGAAGAAGGAA, GAAAAGAAGAAGGAA and GCAGAAGAAGAAGAA. We calculated the longest pure GAA length from the long-read data for all 40 individuals. When comparing the pure GAA tract between patients and unaffected individuals, clusters were apparent based on >200 or <200 repeats. Five ataxia patients with interruptions still had a remaining pure GAA expansion <200. We observed an association of the pure GAA length with age at onset (P = 0.016, R2 = 0.256). Somatically incurred mosaic divergent repeat interruptions were discovered that affect motif length and sequence (mDRILS), which varied in number and mosaicism (frequency: 0.37-0.93). The mDRILS were correlated with pure GAA length (P = 0.022, R2 = 0.334), with a higher mosaic frequency of interruptions in unaffected individuals compared with patients (unaffected: 0.90; patients: 0.67; P = 0.009). We demonstrate that: (i) long-read sequencing is required to detect complex repeat interruptions accurately; (ii) repeat interruptions in FGF14 are mosaic, have various lengths and start positions in the repeat tract, and can thereby be annotated as mDRILS; which (iii) enabled us to establish a categorization based on remaining pure GAA repeats quantifying the impact of mDRILS on pathogenicity or age at onset, dependent on the interruption length and position, with high accuracy; and (iv) we provide evidence that mosaicism stabilizes pure GAA repeats in interrupted FGF14 repeat expansions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,540

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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