Expanding the Clinical and Molecular Heterogeneity of Nonsyndromic Inherited Retinal Dystrophies

A cohort of 172 patients diagnosed clinically with nonsyndromic retinal dystrophies, from 110 families underwent full ophthalmologic examination, including retinal imaging, electrophysiology, and optical coherence tomography, when feasible. Molecular analysis was performed using targeted next-generation sequencing (NGS). Variants were filtered and prioritized according to the minimum allele frequency, and finally classified according to the American College of Medical Genetics and Genomics guidelines. Multiplex ligation-dependent probe amplification and array comparative genomic hybridization were performed to validate copy number variations identified by NGS. The diagnostic yield of this study was 62% of studied families. Thirty novel mutations were identified. The study found phenotypic intra- and interfamilial variability in families with mutations in C1QTNF5, CERKL, and PROM1; biallelic mutations in PDE6B in a unilateral retinitis pigmentosa patient; interocular asymmetry RP in 50% of the symptomatic RPGR-mutated females; the first case with possible digenism between CNGA1 and CNGB1; and a ROM1 duplication in two unrelated retinitis pigmentosa families. Ten unrelated cases were reclassified. This study highlights the clinical utility of targeted NGS for nonsyndromic inherited retinal dystrophy cases and the importance of full ophthalmologic examination, which allows new genotypeephenotype associations and expands the knowledge of this group of disorders. Identifying the cause of disease is essential to improve patient management, provide accurate genetic counseling, and take advantage of gene therapyebased treatments. (J Mol Diagn 2020, 22: 532e543; https:// doi.org/10.1016/j.jmoldx.2020.01.003)Supported by grants from the Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) of the Spanish Ministry of Health, including the Center for Biomedical Research Network on Rare Diseases (CIBERER), Fondo de Investigacion Sanitaria grant PI16/00539; the Spanish National Organization for the Blind (Fundación ONCE); and Fundación Mutua Madrileña. G.G.-G. is sponsored by the CIBERER, and A.R.-M. is supported by the Río Hortega program from ISCIII.Medicin

Enriqueciendo la investigación en humanidades digitales. Análisis de textos de claustros académicos de la Universidad de Valencia (1775-1779) con KH Coder

La aplicación de métodos automatizados en cualquier investigación ha facilitado el trasvase de metodología de una disciplina a otra, permitiendo realizar análisis cuantitativos a textos con estructura o semiestructurados. El objeto de este trabajo es aplicar a un dataset en lenguaje natural -castellano del siglo XVIII- métodos de análisis de la disciplina de documentación. Pretende establecer una metodología automática de análisis cuantitativo y cualitativo de textos, que perita enriquecer en el futuro las conclusiones procedentes del análisis histórico tradicional. Este estudio construye los procedimientos necesarios para poder aplicar análisis de frecuencia, extracción y clasificación de palabras y la construcción de clústeres y redes neuronales con un dataset preexistente, de características muy singulares. Permite validar diferentes utilidades de herramientas y automatizar parte del trabajo de los historiadores, para la edición de los corpus documentales de los claustros universitarios

Enriqueciendo la investigación en humanidades digitales. Análisis de textos de claustros académicos de la Universidad de Valencia (1775-1779) con KH Coder

La aplicación de métodos automatizados en cualquier investigación ha facilitado el trasvase de metodologías de una disciplina a otra, permitiendo realizar análisis cuantitativos a textos con estructura o semiestructurados. El objeto de este trabajo es aplicar a un dataset en lenguaje natural -castellano del siglo XVIII- métodos de análisis de la disciplina de documentación. Pretende establecer una metodología automática de análisis cuantitativo y cualitativo de textos, que permita enriquecer en el futuro las conclusiones procedentes del análisis histórico tradicional. Este estudio construye los procedimientos necesarios para poder aplicar análisis de frecuencia, extracción y clasificación de palabras y la construcción de clústeres y redes neuronales con un dataset preexistente, de características muy singulares. Permite validar diferentes utilidades de herramientas y automatizar parte del trabajo de los historiadores, para la edición de los corpus documentales de los claustros universitarios.Humanidade