Analysis of TSC Cortical Tubers by Deep Sequencing of TSC1, TSC2 and KRAS Demonstrates that Small Second‐Hit Mutations in these Genes are Rare Events
Notice bibliographique
Résumé
Tuberous sclerosis complex (TSC) is an often severe neurocutaneous syndrome. Cortical tubers are the predominant neuropathological finding in TSC, and their number and location has been shown to correlate roughly with the severity of neurologic features in TSC. Past studies have shown that genomic deletion events in TSC1 or TSC2 are very rare in tubers, and suggested the potential involvement of the MAPK pathway in their pathogenesis. We used deep sequencing to assess all coding exons of TSC1 and TSC2, and the activating mutation hot spots within KRAS in 46 tubers from TSC patients. Germline heterozygous mutations were identified in 81% of tubers. The same secondary mutation in TSC2 was identified in six tuber samples from one individual. Further study showed that this second hit mutation was widely distributed in the cortex from one cerebral hemisphere of this individual at frequencies up to 10%. No other secondary mutations were found in the other 40 tubers analyzed. These data indicate that small second hit mutations in any of these three genes are very rare in TSC tubers. However, in one TSC individual, a second hit TSC2 point mutation occurred early during brain development, and likely contributed to tuber formation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».