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Enregistrement W4414533447 · doi:10.1016/j.ydbio.2025.09.016

WNT4 deficiency impacts heart, diaphragm, and palate development: Insights from human genetics, machine learning, and mouse models

2025· article· en· W4414533447 sur OpenAlexaff
Andrés Hernández, Bum‐Joon Kim, David Chitayat, Patrick Shannon, Stephanie Hedges, Maria Al Bandari, María J. Guillen Sacoto, Emily Anne Bates, Yunus H. Ozekin, Víctor Faùndes, Pamela N. Luna, Chad A. Shaw, Tara L. Rasmussen, Chih‐Wei Hsu, Daryl A. Scott

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCongenital heart defects research
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésWNT4HoloprosencephalyDysgenesisWnt signaling pathwayCandidate geneFetusGeneTestis determining factorPlacentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

WNT4 is a secreted protein that plays a critical role in the regulation of cell fate and embryogenesis. Biallelic variants in WNT4 have been linked to SERKAL syndrome, an autosomal recessive disorder characterized by 46,XX sex reversal and dysgenesis of the kidneys, adrenals, and lungs. SERKAL syndrome has only been described in a single consanguineous kindred with four affected fetuses. Additional features seen in a subset of affected fetuses included ventricular septal defect (VSD), congenital diaphragmatic hernia (CDH), and orofacial clefting (OFC). To determine if these additional features were likely to be caused by WNT4 deficiency, we used machine learning to compare WNT4 to genes known to cause VSD, CDH, and OFC. When compared to all RefSeq genes, WNT4’s rank annotation scores for these congenital anomalies were 94%, 99%, and 98.5%, respectively, indicating a high level of similarity. We subsequently identified a second consanguineous family with SERKAL syndrome in which an affected fetus had CDH and an affected child had OFC. We then demonstrated that a subset of Wnt4 null embryos have perimembranous VSDs, anterior and posterior sac CDH, and soft palate clefts. These findings suggest that WNT4 deficiency can cause VSD, CDH, and palatal anomalies in mice and humans with SERKAL syndrome. These studies also suggest that our machine learning approach can be used as a candidate gene prioritization tool, and that targeted mouse phenotyping can serve as a means of confirming the roles of candidate genes in mammalian development. • We identify a second family with biallelic WNT4 variants causing SERKAL syndrome • WNT4 deficiency causes cardiac, diaphragmic, and palatal anomalies • Machine learning can be used to prioritize candidate genes for further studies • Targeted mouse phenotyping can confirm the roles of genes in mammalian development

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)0,000
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 enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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