A rapid fluorescent multiplexed‐PCR analysis (FMPA) for founder mutations in the <i>BRCA</i>1 and <i>BRCA</i>2 genes
Notice bibliographique
Résumé
Mutations of the BRCA1 and BRCA2 genes account for approximately 80% of hereditary breast/ovarian cancer families, but the size of these two genes makes mutation analysis time-consuming and technically challenging. In some populations such as the Ashkenazi Jewish and the French-Canadian, a small number of recurrent founder mutations account for the majority of mutations in cancer families. We have therefore developed two rapid genetic screening tests, which allow us to detect three frequent frameshift mutations in the Ashkenazi Jewish population and five frameshift mutations in the French-Canadian population. These fluorescent non-radioactive methods permit the simultaneous detection of multiple mutations by generating multiplexed PCR-amplified gene fragments, and by discriminating these on the basis of their size in a denaturing polyacrylamide gel. Using these methods, we were able to correctly identify all mutants in a blinded analysis of 276 DNA samples, including 30 derived from paraffin-embedded tumor samples and 10 from buccal-cell brushes, with no false positive or false negative results. These techniques designed for the direct detection of recurrent mutations in the BRCA1 and BRCA2 genes, have the advantages of being efficient, sensitive, cost-effective, and are applicable to large scale screening for epidemiologic studies.
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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 | 0,001 | 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 ».