WNT4 deficiency impacts heart, diaphragm, and palate development: Insights from human genetics, machine learning, and mouse models
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».