Advancing genotype-phenotype analysis through 3D facial morphometry: insights from Cri-du-Chat syndrome
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Facial dysmorphism is a feature of many monogenic disorders and is important in diagnostics, variant interpretation and nosology. Nevertheless, comprehensively assessing the complex facial shape changes associated with specific syndromes remains challenging. Here, we present three-dimensional (3D) morphometric approaches to overcome these limitations, using Cri-du-Chat syndrome (CdCS) as a model. METHODS: We analysed 3D facial images from 24 participants with CdCS, 4540 unaffected controls and five participants with rare 5p15.33-15.32 deletions, incorporating two methods to account for age- and sex-related facial variation. We quantified phenotypic variation within and between groups and explored genotype-phenotype correlations in CdCS. RESULTS: We identified changes in the characteristic facial features of CdCS with age and found that facial shape in CdCS differed from controls in highly consistent directions, but with varying magnitudes of effect. 5p15.33-15.32 heterozygotes had non-specific dysmorphic features that were objectively different from those in CdCS, delineating multiple critical regions for facial dysmorphism on chromosome 5p. CONCLUSION: This work explores 3D facial morphometry to complement the standard clinical assessment of facial dysmorphism. It provides insights into the genetic basis of facial shape in CdCS and highlights the potential of 3D morphometric techniques to facilitate clinical diagnostics, variant interpretation and delineation of syndrome nosology.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».