The challenge of genetically unresolved haemophilia A patients:Interest of the combination of whole F8 gene sequencing and functional assays
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The causative variant remains unidentified in 2%–5% of haemophilia A (HA) patients despite an exhaustive sequencing of the full F8 coding sequence, splice consensus sequences, 5’/3’ untranslated regions and copy number variant (CNV) analysis. Next‐generation sequencing (NGS) has provided significant improvements for a complete F8 analysis. Aim The aim of this study was to identify and characterize pathogenic non‐coding variants in F8 of 15 French and Canadian HA patients genetically unresolved, through the use of NGS, mRNA sequencing and functional confirmation of aberrant splicing. Methods We sequenced the entire F8 gene using an NGS capture method. We analysed F8 mRNA in order to detect aberrant transcripts. The pathogenic effect of candidate intronic variants was further confirmed using a minigene assay. Results After bioinformatic analysis, 11 deep intronic variants were identified in 13 patients (8 new variants and 3 previously reported). Three variants were confirmed to be likely pathogenic with the presence of an aberrant transcript during mRNA analysis and minigene assay. We also found a small intronic deletion in 6 patients, recently described as causing mild HA. Conclusion With this comprehensive work combining NGS and functional assays, we report new deep intronic variants that cause HA through splicing alteration mechanism. Functional analyses are critical to confirm the pathogenic effect of these variants and will be invaluable in the future to study the large number of variants of uncertain significance that may affect splicing that will be found in the human genome.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».