FMR1 alleles in Tasmania: a screening study of the special educational needs population
Notice bibliographique
Résumé
The distribution of fragile X mental retardation-1 (FMR1) allele categories, classified by the number of CGG repeats, in the population of Tasmania was investigated in 1253 males with special educational needs (SEN). The frequencies of these FMR1 categories were compared with those seen in controls as represented by 578 consecutive male births. The initial screening was based on polymerase chain reaction analysis of dried blood spots. Inconclusive results were verified by Southern analysis of a venous blood sample. The frequencies of common FMR1 alleles in both samples, and of grey zone alleles in the controls, were similar to those in other Caucasian populations. Consistent with earlier reports, we found some (although insignificant) increase of grey zone alleles in SEN subjects compared with controls. The frequencies of predisposing flanking haplotypes among grey zone males FMR1 alleles were similar to those seen in other Caucasian SEN samples. Contrary to expectation, given the normal frequency of grey zone alleles, no premutation (PM) or full mutation (FM) allele was detected in either sample, with only 15 fragile X families diagnosed through routine clinical admissions registered in Tasmania up to 2002. An explanation of this discrepancy could be that the C19th founders of Tasmania carried few PM or FM alleles. The eight to ten generations since white settlement of Tasmania has been insufficient time for susceptible grey zone alleles to evolve into the larger expansions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».