Treacher Collins syndrome (TCS) is the most common and well known mandibulofacial dysostosis with characteristic clinical features including downward slanting of palpebral fissures, coloboma of the lower eyelid, hypoplastic zygomatic arches, micrognathia, macrostomia, microtia, and other deformities of the ears. TCS is caused by mutations in at least 3 genes involved in pre-rRNA transcription: TCOF1, POLR1D and POLR1C. We experienced a 1-day-old female infant with characteristic clinical features of TCS. A novel, heterozygotic mutation within the TCOF1 gene (c.3874_3875insG, p.Ala1292Glyfs*30) was identified to cause a premature stop codon.
The term dopa-responsive dystonia (DRD) is used to describe a group of neurometabolic disorders, which are characterized by dystonia, and are typically associated with diurnal fluctuations and respond to levodopa treatment. Autosomal dominant DRD (DYT5a, MIM# 128230) is caused by a heterozygous mutation in the GTP cyclohydrolase 1 (GCH1) gene (MIM# 600225). GCH1 encodes an enzyme, which is involved in the biosynthesis of tetrahydrobiopterin, an essential co-factor for tyrosine hydroxylase. Herein, we report the case of a 16-year-old girl who was diagnosed with DYT5a. She exhibited additional unusual clinical features, including intellectual disability, depression, multiple skeletal anomalies, and short stature, which are not commonly observed in patients with DYT5a. The patient harbored a heterozygous missense variant, c.539A>C, p.Gln180Pro, in the GCH1 gene, which was identified by targeted gene panel analysis using next-generation sequencing.
Progressive weakness of skeletal muscle is the hallmark of muscular dystrophies. It is often accompanied by cardiomyopathy and respiratory insufficiency. It has generally been perceived as incurable diseases, while the advent of genetic therapy is changing the paradigm. Most research and achievements have been for the treatment of Duchenne muscular dystrophy, while it is promising to hope for therapies for other myopathies. Drugs for nonsense read-through and exon skipping are already approved for clinical use in Europe and the United States, respectively. Gene therapy using adeno-associated virus is in early phase of clinical trial. In this review, most promising genetic therapies will be briefly described.
Multi-omics approaches are novel frameworks that integrate multiple omics datasets generated from the same patients to better understand the molecular and clinical features of cancers. A wide range of emerging omics and multi-view clustering algorithms now provide unprecedented opportunities to further classify cancers into subtypes, improve the survival prediction and therapeutic outcome of these subtypes, and understand key pathophysiological processes through different molecular layers. In this review, we overview the concept and rationale of multi-omics approaches in cancer research. We also introduce recent advances in the development of multi-omics algorithms and integration methods for multiple-layered datasets from cancer patients. Finally, we summarize the latest findings from large-scale multi-omics studies of various cancers and their implications for patient subtyping and drug development.
Resistance to thyroid hormone syndrome (RTH) is a genetic disease caused by the mutation of either the thyroid hormone receptor-β (THRB) gene or the thyroid hormone receptor-α (THRA) gene. RTH caused by THRB mutations (RTH-β) is characterized by the target tissue's response to thyroid hormone, high levels of triiodothyronine and/or thyroxine, and inappropriate secretion of thyroid-stimulating hormone (TSH). THRA mutation is characterized by hypothyroidism that affects gastrointestinal, neurological, skeletal, and myocardial functions. Most patients do not require treatment, and some patients may benefit from medication therapy. These syndromes are characterized by decreased tissue sensitivity to thyroid hormones, generating various clinical manifestations. Thus, clinical changes of resistance to thyroid hormones must be recognized and differentiated, and an approach to the practice of personalized medicine through an interdisciplinary approach is needed.
Whole-genome doubling (WGD), characterized by the duplication of an entire set of chromosomes, is commonly observed in various tumors, occurring in approximately 30-40% of patients with different cancer types. The effect of WGD on tumorigenesis varies depending on the context, either promoting or suppressing tumor progression. Recent advances in genomic technologies and large-scale clinical investigations have led to the identification of the complex patterns of genomic alterations underlying WGD and their functional consequences on tumorigenesis progression and prognosis. Our comprehensive review aims to summarize the causes and effects of WGD on tumorigenesis, highlighting its dualistic influence on cancer cells. We then introduce recent findings on WGD-associated molecular signatures and genetic aberrations and a novel subtype related to WGD. Finally, we discuss the clinical implications of WGD in cancer subtype classification and future therapeutic interventions. Overall, a comprehensive understanding of WGD in cancer biology is crucial to unraveling its complex role in tumorigenesis and identifying novel therapeutic strategies.
Yoo, Il Han;Hong, Won Gi;Kim, Hunmin;Lim, Byung Chan;Hwang, Hee;Chae, Jong-Hee;Kim, Ki Joong;Hwang, Yong Seung
Journal of Genetic Medicine
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v.10
no.2
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pp.113-116
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2013
Alexander disease is a rare degenerative leukodystrophy caused by dominant mutations in glial fibrillary acidic protein (GFAP). The neonatal form of Alexander disease may manifest as frequent and intractable seizures or obstructive hydrocephalus, with rapid progression leading to severe disability or death within two years. We report a case of a 50-day-old male who presented with intractable seizures and obstructive hydrocephalus. His initial magnetic resonance imaging (MRI) suggested a tumor-like lesion in the tectal area causing obstructive hydrocephalus. Despite endoscopic third ventriculostomy and multiple administrations of antiepileptic drugs, the patient experienced intractable seizures with rapid deterioration of his clinical status. After reviewing serial brain MRI scans, Alexander disease was suspected. Subsequently, we confirmed the de novo missense mutation in GFAP (c.1096T>C, Y366H). Although the onset was slightly delayed from the neonatal period (50 days old), we concluded that the overall clinical features were consistent with the neonatal form of Alexander disease. Furthermore, we also suspected that a Y366 residue might be closely linked to the neonatal form of Alexander disease based on a literature review.
Purpose: The mutation of the SLC26A4 gene is the second most common cause of congenital hearing loss after GJB2 mutations. It has been identified as a major cause of autosomal recessive nonsyndromic hearing loss associated with enlarged vestibular aqueduct and Pendred syndrome. Although most studies of SLC26A4 mutations have dealt with hearing-impaired patients, there are a few reports on the frequency of these mutations in the general population. The purpose of this study was to evaluate the prevalence of SLC26A4 mutations that cause inherited deafness in the general Korean population. Materials and Methods: We obtained blood samples from 144 Korean individuals with normal hearing. The samples were subjected to polymerase chain reaction to amplify the entire coding region of the SLC26A4 gene, followed by direct DNA sequencing. Results: Sequencing analysis of this gene identified 5 different variants (c.147C>G, c.225G>C, c.1723A>G, c.2168A>G, and c.2283A>G). The pathogenic mutation c.2168A>G (p.H723R) was identified in 1.39% (2/144) of the subjects with normal hearing. Conclusion: These data provide information about carrier frequency for SLC26A4 mutation-associated hearing loss and have important implications for genetic diagnostic testing for inherited deafness in the Korean population.
Gazi, Md. Amran;Mahmud, Sultan;Fahim, Shah Mohammad;Kibria, Mohammad Golam;Palit, Parag;Islam, Md. Rezaul;Rashid, Humaira;Das, Subhasish;Mahfuz, Mustafa;Ahmeed, Tahmeed
Genomics & Informatics
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v.16
no.4
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pp.26.1-26.12
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2018
Shigella spp. constitutes some of the key pathogens responsible for the global burden of diarrhoeal disease. With over 164 million reported cases per annum, shigellosis accounts for 1.1 million deaths each year. Majority of these cases occur among the children of the developing nations and the emergence of multi-drug resistance Shigella strains in clinical isolates demands the development of better/new drugs against this pathogen. The genome of Shigella flexneri was extensively analyzed and found 4,362 proteins among which the functions of 674 proteins, termed as hypothetical proteins (HPs) had not been previously elucidated. Amino acid sequences of all these 674 HPs were studied and the functions of a total of 39 HPs have been assigned with high level of confidence. Here we have utilized a combination of the latest versions of databases to assign the precise function of HPs for which no experimental information is available. These HPs were found to belong to various classes of proteins such as enzymes, binding proteins, signal transducers, lipoprotein, transporters, virulence and other proteins. Evaluation of the performance of the various computational tools conducted using receiver operating characteristic curve analysis and a resoundingly high average accuracy of 93.6% were obtained. Our comprehensive analysis will help to gain greater understanding for the development of many novel potential therapeutic interventions to defeat Shigella infection.
Choe, Eun Kyung;Rhee, Hwanseok;Lee, Seungjae;Shin, Eunsoon;Oh, Seung-Won;Lee, Jong-Eun;Choi, Seung Ho
Genomics & Informatics
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v.16
no.4
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pp.31.1-31.7
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2018
The prevalence of metabolic syndrome (MS) in the nonobese population is not low. However, the identification and risk mitigation of MS are not easy in this population. We aimed to develop an MS prediction model using genetic and clinical factors of nonobese Koreans through machine learning methods. A prediction model for MS was designed for a nonobese population using clinical and genetic polymorphism information with five machine learning algorithms, including naïve Bayes classification (NB). The analysis was performed in two stages (training and test sets). Model A was designed with only clinical information (age, sex, body mass index, smoking status, alcohol consumption status, and exercise status), and for model B, genetic information (for 10 polymorphisms) was added to model A. Of the 7,502 nonobese participants, 647 (8.6%) had MS. In the test set analysis, for the maximum sensitivity criterion, NB showed the highest sensitivity: 0.38 for model A and 0.42 for model B. The specificity of NB was 0.79 for model A and 0.80 for model B. In a comparison of the performances of models A and B by NB, model B (area under the receiver operating characteristic curve [AUC] = 0.69, clinical and genetic information input) showed better performance than model A (AUC = 0.65, clinical information only input). We designed a prediction model for MS in a nonobese population using clinical and genetic information. With this model, we might convince nonobese MS individuals to undergo health checks and adopt behaviors associated with a preventive lifestyle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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