Pathogenic variants in the cohesin loader subunit MAU2 lead to a new Cornelia de Lange Syndrome subtype
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The role of the cohesin complex depends on the cohesin loader proteins NIPBL and MAU2. While NIPBL variants are a major cause of Cornelia de Lange Syndrome (CdLS), the role of MAU2 in disease is unclear. We describe 18 individuals carrying 15 heterozygous MAU2 variants and demonstrate pathogenicity through functional analyses. MAU2 in-frame variants predominantly impair NIPBL–MAU2 interaction, whereas truncating variants cause MAU2 haploinsufficiency and lead to NIPBL reduction. Most patients exhibit a DNA methylation profile compatible with the CdLS episignature. We also identified two MAU2 -specific episignatures that reflect variant-dependent molecular consequences. Affected individuals display a wide range of phenotypes, from classic CdLS to milder presentations, with short stature and microcephaly as consistent features. A heterozygous Mau2 knockout mouse model recapitulated these traits, confirming the causal role of MAU2 disruption in vivo. Our study establishes MAU2 as a new CdLS-associated gene and delineates a MAU2 -related chromatinopathy with variable expressivity.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».