Cerebellar ataxias : identification of responsible genes, clinical description and diagnostic strategy
Bibliographic record
Abstract
Les ataxies cérébelleuses héréditaires sont des pathologies neuro-dégénératives rares, hétérogènes, complexes affectant le cervelet et parfois la moelle épinière et/ou les nerfs périphériques. Elles se transmettent sur le mode autosomique récessif (ARCA), dominant (SCA) ou lié à l’X. Les objectifs de cette thèse de sciences étaient la description phénotypique d’ataxies cérébelleuses héréditaires, la mise en évidence de corrélations du génotype au phénotype et la description de stratégies diagnostiques pour mettre en évidence ces pathologies rares.Grâce à nos résultats, nous avons pu élargir le spectre phénotypique clinique, biologique, radiologique d’ataxies cérébelleuses héréditaires connues : Fragile X Tremor Ataxia Syndrome (FXTAS), ataxie récessive lentement progressive liée au gène PEX 10 impliqué dans la biogénèse du peroxysome, ataxie avec apraxie oculomotrice de type 1 (AOA1). Nous avons pu mettre en évidence des corrélations du génotype au phénotype dans AOA1 et montré que l’âge moyen de début était plus élevé et que la pathologie était moins sévère chez les patients avec au moins un faux sens (p <0,01) par rapport aux patients avec deux mutations tronquantes. Nous avons réussi également à établir un algorithme pour faciliter le diagnostic des ataxies cérébelleuses autosomiques récessives et aider à l’interprétation du séquençage à haut débit. Il est important dans ce type de pathologies rares de pouvoir établir au maximum un diagnostic moléculaire afin de guider le conseil génétique et mettre en évidence les ataxies accessibles à une thérapeutique.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".