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Prevalence of mutations causing retinitis pigmentosa and other inherited retinopathies

2000· article· en· W1986126870 sur OpenAlexaboutno aff
Melanie M. Sohocki, Stephen P. Daiger, Sara J. Bowne, Joseph A. Rodriquez, Hope Northrup, John R. Heckenlively, David G. Birch, Helen A. Mintz-Hittner, Richard A. Lewis, David A. Saperstein, Lori S. Sullivan

Notice bibliographique

RevueHuman Mutation · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRetinal Development and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Eye Institute
Mots-clésRetinitis pigmentosaBiologyGeneticsPeripherinRhodopsinMutationProbandStargardt diseaseABCA4Hereditary DiseasesGeneRetinalPhenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inherited retinopathies are a genetically and phenotypically heterogeneous group of diseases affecting approximately one in 2000 individuals worldwide. For the past 10 years, the Laboratory for Molecular Diagnosis of Inherited Eye Diseases (LMDIED) at the University of Texas-Houston Health Science Center has screened subjects ascertained in the United States and Canada for mutations in genes causing dominant and recessive autosomal retinopathies. A combination of single strand conformational analysis (SSCA) and direct sequencing of five genes (rhodopsin, peripherin/RDS, RP1, CRX, and AIPL1) identified the disease-causing mutation in approximately one-third of subjects with autosomal dominant retinitis pigmentosa (adRP) or with autosomal dominant cone-rod dystrophy (adCORD). In addition, the causative mutation was identified in 15% of subjects with Leber congenital amaurosis (LCA). Overall, we report identification of the causative mutation in 105 of 506 (21%) of unrelated subjects (probands) tested; we report five previously unreported mutations in rhodopsin, two in peripherin/RDS, and one previously unreported mutation in the cone-rod homeobox gene, CRX. Based on this large survey, the prevalence of disease-causing mutations in each of these genes within specific disease categories is estimated. These data are useful in estimating the frequency of specific mutations and in selecting individuals and families for mutation-specific studies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations334
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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