Dominant variants in major spliceosome U4 and U5 small nuclear RNA genes cause neurodevelopmental disorders through splicing disruption
Notice bibliographique
Résumé
The major spliceosome contains five small nuclear RNAs (snRNAs; U1, U2, U4, U5 and U6) essential for splicing. Variants in RNU4-2, encoding U4, cause a neurodevelopmental disorder called ReNU syndrome. We investigated de novo variants in 50 snRNA-encoding genes in a French cohort of 23,649 individuals with rare disorders and gathered additional cases through international collaborations. Altogether, we identified 145 previously unreported probands with (likely) pathogenic variants in RNU4-2 and 21 individuals with de novo and/or recurrent variants in RNU5B-1 and RNU5A-1, encoding U5. Pathogenic variants typically arose de novo on the maternal allele and cluster in regions critical for splicing. RNU4-2 variants mainly localize to two structures, the stem III and T-loop/quasi-pseudoknot, which position the U6 ACAGAGA box for 5' splice site recognition and associate with different phenotypic severity. RNU4-2 variants result in specific defects in alternative 5' splice site usage and methylation patterns (episignatures) that correlate with variant location and clinical severity. This study establishes RNU5B-1 as a neurodevelopmental disorder gene, suggests RNU5A-1 as a strong candidate and highlights the role of de novo variants in snRNAs.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».