MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414989656 · doi:10.22215/cujs.v5i3.5410

TRNT1 Mutations in SIFD: Investigating the Genetics of a Rare Childhood Disease Through Yeast

2025· article· en· W4414989656 sur OpenAlexaff
William J. MacLeod, Martin Holčı́k, Ziggy Slade

Notice bibliographique

RevueCarleton undergraduate journal of science. · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneMutationYeastNuclear geneOrganismPhenotypeSaccharomyces cerevisiaeModel organismNon-Mendelian inheritance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mitochondrial diseases span a wide spectrum of disorders, varying in severity and symptoms. These diseases are often caused by mutations in either the nuclear or mitochondrial genome. Frequently, mutations occur in genes which impact the maturation of tRNA (Karasik et al., 2021). A key player in this process is the CCA-adding enzyme, responsible for modifying both nuclear and mitochondrial tRNAs. This enzyme is encoded by the nuclear gene TRNT1, and partial loss-of-function mutations in TRNT1 cause several diseases, most prominently SIFD (sideroblastic anemia with B-Cell immunodeficiency, periodic fevers, and developmental delay; Pranesh et al., 2014). Although it is known that TRNT1 mutations cause SIFD, there is a lack of knowledge on how various TRNT1 mutations are associated with the wide range of phenotypes presented in SIFD patients. Yeast can be used as a valuable model organism for investigating the specific TRNT1 mutations associated with SIFD due to the presence of a conserved TRNT1 homologue, Cca1 (Slade, et al., 2020). Throughout this project, plasmids carrying various patient-associated TRNT1 mutations were introduced into a yeast strain in which the endogenous Cca1 could be depleted using a plant hormone auxin, and subsequently tested for their ability to rescue yeast growth. This study outlines the experimental approach used to analyze the patient-associated TRNT1 mutations, identifies potential detrimental TRNT1 mutations at positions 295, 316, 461, 745, 947, and 1234, and underscores the importance of further research on SIFD associated mutations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,328 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCarleton undergraduate journal of science.Même sujetNeonatal Respiratory Health ResearchTravaux en français237 207