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Phénomènes génétiques
Structures génétiques
Génome
Composants de génome
Gènes
Composants de gène
Sites d'épissage d'ARN
Sites d'épissage d'ARN : Questions médicales fréquentes
Diagnostic
5
Épissage de l'ARN
Séquençage de l'ARN
Électrophorèse
Séquençage de l'ARN
Mutations génétiques
Diagnostic médical
Bioinformatique
Prédiction des sites d'épissage
Anomalies génétiques
Tests génétiques
Symptômes
5
Troubles neurologiques
Anomalies congénitales
Mutations génétiques
Symptômes cliniques
Fatigue
Troubles cognitifs
Symptômes néonatals
Développement
Évolution des symptômes
Conditions médicales
Prévention
5
Prévention
Conseil génétique
Dépistage prénatal
Risques génétiques
Facteurs environnementaux
Toxines
Alimentation
Prévention des maladies
Suivi médical
Détection précoce
Traitements
5
Thérapie génique
Médicaments ciblés
Efficacité thérapeutique
Thérapie génique
Traitements symptomatiques
Gestion des symptômes
Médecine personnalisée
Mutations génétiques
Essais cliniques
Nouvelles thérapies
Complications
5
Complications médicales
Troubles neurologiques
Réversibilité
Gestion des complications
Qualité de vie
Soutien médical
Handicaps
Complications à long terme
Variabilité individuelle
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"text": "Une alimentation équilibrée peut réduire certains risques, mais ne prévient pas tous les défauts."
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Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale
Validation scientifique effectuée le 08/02/2025
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Affiliations :
Centre for Cardiovascular Surgery and Transplantation, 65691, Brno, Czech Republic. premysl.soucek@cktch.cz.
Faculty of Medicine, Masaryk University, 62500, Brno, Czech Republic. premysl.soucek@cktch.cz.
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Centre for Cardiovascular Surgery and Transplantation, 65691, Brno, Czech Republic.
Faculty of Medicine, Masaryk University, 62500, Brno, Czech Republic.
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Affiliations :
Department of Genetics, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Phildelphia, United States.
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Department of Genetics, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Phildelphia, United States.
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Affiliations :
Division of Cancer RNA Research, National Cancer Center Research Institute.
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Shanghai Children's Hospital, Shanghai, China; danlu125@163.com.
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Shanghai Children's Hospital, Shanghai, China; gongxl@shchildren.com.cn.
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Shanghai Children's Hospital, Shanghai, China; guoxb@shchildren.com.cn.
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Shanghai Children's Hospital, Shanghai, China; chenyw@shchildren.com.cn.
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Shanghai Children's Hospital, Shanghai, China; ytzeng@stn.sh.cn.
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Shanghai Children's Hospital, 24/1400 West Beijing Road, Shanghai, --- Select One ---, China, 200040; simg1978@126.com.
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MRC Laboratory of Molecular Biology, Cambridge CB2 0QH, United Kingdom; email: mwilkin@mrc-lmb.cam.ac.uk, ccharent@mrc-lmb.cam.ac.uk.
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Centre for Cardiovascular Surgery and Transplantation, 65691, Brno, Czech Republic.
Faculty of Medicine, Masaryk University, 62500, Brno, Czech Republic.
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Centre for Cardiovascular Surgery and Transplantation, 65691, Brno, Czech Republic.
Faculty of Medicine, Masaryk University, 62500, Brno, Czech Republic.
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School of Computing, Newcastle University, Newcastle, United Kingdom.
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Biosciences Institute, Faculty of Medical Sciences, Newcastle University, Newcastle, United Kingdom.
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Affiliations :
Human Oncology and Pathogenesis Program, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, NY 10065, USA.
Weill Cornell Medical College, New York, NY 10065, USA.
Leukemia Service, Department of Medicine, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, NY 10065, USA.
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Mayo Clinic, Rochester, MN, USA.
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Division of Cancer RNA Research, National Cancer Center Research Institute.
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Centre for Cardiovascular Surgery and Transplantation, Brno, Czech Republic.
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Splicing of pre-mRNAs critically contributes to gene regulation and proteome expansion in eukaryotes, but our understanding of the recognition and pairing of splice sites during spliceosome assembly l...
The process of splicing messenger RNA to remove introns plays a central role in creating genes and gene variants. We describe Splam, a novel method for predicting splice junctions in DNA using deep re...
Non-canonical splice site variants are increasingly recognized as a relevant cause of the...
Fabry disease is an X-linked lysosomal storage disorder caused by insufficient α-galactosidase A (GLA) activity resulting from variants in the GLA gene, which leads to glycosphingolipid accumulation a...
13 variants, including four deep intronic variants, were selected from the Human Gene Variant Database Professional. We performed an in vitro splicing assay to identify splicing abnormalities in the v...
All candidate non-canonical splice site variants in GLA caused aberrant splicing. Additionally, all but one variant was protein-truncating. The four deep intronic variants generated abnormal transcrip...
Validation of splicing effects using an in vitro splicing assay is useful for confirming pathogenicity and determining associations with clinical phenotypes....
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In eukaryotes, splice sites define the introns of pre-mRNAs and must be recognized and excised with nucleotide precision by the spliceosome to make the correct mRNA product. In one of the earliest ste...
RNA splicing is the fundamental process that brings diversity at the transcriptome and proteome levels. The spliceosome complex regulates minor and major processes of RNA splicing. Aberrant regulation...
It is estimated that up to 50% of all disease causing variants disrupt splicing. Due to its complexity, our ability to predict which variants disrupt splicing is limited, meaning missed diagnoses for ...
The original SpliceAI was trained on splice sites included in primary isoforms combined with novel junctions observed in GTEx data, which might introduce noise and de-correlate the machine learning in...
We show that including only manually annotated alternatively spliced sites in training data improves prediction of clinically relevant variants, and highlight avenues for further performance improveme...
Splice prediction algorithms currently used in routine DNA diagnostics have limited sensitivity and specificity, therefore many potential splice variants are classified as variants of uncertain signif...
We built the decision tree, SEPT-GD, by setting thresholds for the splice prediction programs implemented in Alamut. A set of 343 variants with known effects on splicing was used as control for sensit...
Compared to similar individually tested algorithms, SEPT-GD shows higher sensitivity (91 %) and comparable specificity (88 %) for both consensus (dinucleotides at the start and end of the intron, GT a...
SEPT-GD outperforms the tools commonly used for RNA splicing prediction and improves prioritisation of variants in cardiomyopathy genes for functional splicing analysis in a diagnostic setting....