Dominant variants in major spliceosome U4 and U5 small nuclear RNA genes cause neurodevelopmental disorders through splicing disruption
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Variants in RNU4-2 , encoding the small nuclear RNA (snRNA) U4, were recently identified as a major cause of neurodevelopmental disorders (ReNU syndrome). Here, we investigated de novo variants in 50 snRNAs in a French cohort of 23,649 individuals with rare disorders and collected data of additional patients through an international collaboration. Altogether, we identified 133 probands with pathogenic or likely pathogenic variants in RNU4-2 and 15 individuals with de novo and/or recurrent variants in constrained regions of RNU5B-1 , one of five genes encoding U5. These variants cluster in evolutionarily conserved regions of U4 and U5 essential for splicing. RNU4-2 variants affecting stem III are associated with milder phenotypes than those in the T-loop (quasi-pseudoknot). Phaseable variants associated with severe phenotypes occurred on the maternal allele. Individuals with RNU4-2 variants show specific defects in alternative 5’ splice site usage, correlating with variant location and clinical severity. Additionally, we report an episignature associated with severe ReNU syndrome. This study further highlights the importance of de novo variants in snRNAs and establishes RNU5B-1 as a new neurodevelopmental disorder gene.
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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) | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».