Characterization of a novel founder <i><scp>MSH6</scp></i> mutation causing Lynch syndrome in the French Canadian population
Notice bibliographique
Résumé
We identified an MSH6 mutation (c.10C>T, p.Gln4*) causing Lynch syndrome (LS) in 11 French Canadian (FC) families from the Canadian province of Quebec. We aimed to investigate the molecular and clinical implications of this mutation among FC carriers and to assess its putative founder origin. We studied 11 probands and 27 family members. Additionally 6433 newborns, 187 colorectal cancer (CRC) cases, 381 endometrial cancer (EC) cases and 179 additional controls, all of them from Quebec, were used. Found in approximately 1 of 400 newborns, the mutation is one of the most common LS mutations described. We have found that this mutation confers a greater risk for EC than for CRC, both in the 11 studied families and in the unselected cases: EC [odds ratio (OR) = 7.5, p < 0.0001] and CRC (OR = 2.2, p = 0.46). Haplotype analyses showed that the mutation arose in a common ancestor, probably around 430-656 years ago, coinciding with the arrival of the first French settlers. Application of the results of this study could significantly improve the molecular testing and clinical management of LS families in Quebec.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».