Sequence Variants in Small CAG Repeat Expansions of the <i>HTT</i> Gene and Disease Onset and Progression in Huntington Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: ) expansions beyond onset. METHODS: repeats. We used either clonal Sanger sequencing (in Vancouver) or short read sequencing (in Paris) to detect sequence variants. We compared age at onset (AO) and the ratio between reported and the Langbehn-predicted AO depending on the DNA sequence. We assessed the longitudinal progression of cognitive, motor, and functional scales over disease duration using linear mixed models and compared progression slopes according to the DNA sequence. RESULTS: < 0.001). Motor progression and cognitive decline were significantly faster in patients with a loss of the CAA and CCA interruptions (CAG-CCG LOI) compared with those harboring the canonical sequence. In addition, we identified 1 novel variant (CAG LOI-LO CCG) in 5 patients, leading to underestimation of 3 CAG repeats. DISCUSSION: In this large cohort, including DNA sequence and phenotypical data, the LOI variant showed a significant modifying effect on AO, motor, and cognitive disease progression. These findings, along with the identification of a novel variant, have important implications for genetic testing and counseling, especially for individuals with expansions close to cutoff ranges. In addition, they underscore the need to integrate the DNA sequence in the diagnostic process and revisit current onset prediction models.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».