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Record W7162087082 · doi:10.82308/3781

A multifaceted approach to repeat-associated hereditary ataxia

2022· dissertation· en· W7162087082 on OpenAlexaboutno aff
Fulya Akçimen

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldNeuroscience
TopicGenetic Neurodegenerative Diseases
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGenetic inheritanceCerebellar ataxiaClinical neurologyIschemic stroke

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les ataxies héréditaires forment un groupe hétérogène de troubles caractérisés par un manque de coordination de la marche, de la parole ainsi que des mouvements de la main. La classification de chaque sous-type d’ataxie se fait en fonction du mode de transmission (c.-à-d. autosomique dominant, autosomique récessif ou bien une transmission liée au chromosome X) et des facteurs de risque génétique associés. À ce jour, différents facteurs génétiques sont associés aux ataxies: variations d’un seul nucléotide et variations structurelles (ex. délétions et insertions), ainsi que des expansions de séquences répétées (ex. trinucléotides de type CAG). Les travaux menés dans cette thèse portent sur la prévalence et sur l’implication polyvalente des répétitions élargies dans diverses cohortes d’ataxie. À l’aide d’une approche de génotypage de répétitions en tandem in silico, nous examinons les expansions CAG associées aux ataxies spinocérébelleuse de type 1, 2, et 3 (SCA1, 2, 3) en utilisant des données de séquençage du génome entier de 2,504 échantillons faisant partie du projet 1000 génomes. D’une part cette étude a identifié des individus positifs et/ou asymptomatique, ainsi que la distribution de la taille des répétitions dans différentes populations. Nous avons également évalué la prévalence d’une variation d’expansion répétée de RFC1, récemment identifiée, dans une cohorte brésilienne et canadienne de cas d’ataxie. Des expansions de séquences répétées ont récemment été identifié comme le facteur de risque génétique pour une forme d’ataxie récéssive (CANVAS : Cerebellar Ataxia, Neuropathy, Vestibular Areflexia Syndrome). À notre connaissance, il s’agissait de la première étude de réplication pour cette expansion de RFC1 pour donner suite à la publication originale à ce sujet. Nous avons établi qu’en dépit des observations initiales, l’expansion pathogénique de RFC1 n’expliquerait que quelques cas dans les cohortes brésiliennes et canadiennes que nous avons examinées. Nous avons également documenté pour la première fois, deux motifs supplémentaires de répétition au niveau de RFC1. Enfin, nous avons mené une étude d’association pangénomique pour identifier de modificateurs génétiques liés à l’âge d’apparition de l’ataxie spinocérébelleuse de type 3. En utilisant des patients de cinq origines géographiques différentes, nous avons démontré qu’en plus de la taille des répétitions associées, il existe des variantes génétiques supplémentaires qui pourraient expliquer la variabilité de l’âge d’apparition. Dans l’ensemble, cette thèse comprend des différentes approches pour comprendre la nature ainsi que la prévalence de certaines répétitions associées à l’ataxie héréditaire et a permis d’examiner les implications de variantes génétiques supplémentaires dans l’un des sous-types d’ataxie le plus courant, l’ataxie spinocérébelleuse de type 3

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.009
Threshold uncertainty score0.019

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0050.003
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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.

Opus teacher head0.034
GPT teacher head0.286
Teacher spread0.252 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

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