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Enregistrement W1993371097 · doi:10.1046/j.1365-2133.2002.04766.x

The hairless gene in androgenetic alopecia: results of a systematic mutation screening and a family-based association approach

2002· article· en· W1993371097 sur OpenAlexaff
Axel M. Hillmer, Roland Kruse, Fabìo Macciardi, Uwe Heyn, Regina C. Betz, Thomas Ruzicka, Peter Propping, Markus M. Nöthen, Sven Cichon

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Dermatology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHair Growth and Disorders
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésGeneticsMissense mutationMale-pattern baldnessHairlessBiologyExonMutationHair lossScalpSingle-nucleotide polymorphismGeneInternal medicineMedicineGenotypeDermatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Genetic disposition and androgen dependence are important characteristics of the common patterned loss of scalp hair known as androgenetic alopecia (AGA). The genetic factors contributing to AGA are currently unknown. The human hairless gene (HR) has recently been cloned and mutations have been reported in families with autosomal recessive universal congenital alopecia and papular atrichia. The main feature of these disorders is persistent complete absence of hair at or shortly after birth. This suggests that HR is essential and specific for the development of hair. OBJECTIVES: To test the hypothesis that HR may be involved in AGA. METHODS: We systematically screened HR for genetic variability by means of single-strand conformation analysis (SSCA) in 46 unrelated men with AGA. To test for an involvement of HR in the development of AGA, seven common variants were genotyped in 61 families with 93 affected offspring. The results were analysed with the transmission/disequilibrium test (TDT). RESULTS: SSCA showed 15 single nucleotide substitutions: eight missense mutations, four silent mutations and three mutations in exon-flanking intronic sequences. TDT results showed a marginally significant association between AGA and variants 3379-29G/T (P = 0.024) and 2611-68C/T (P = 0.047). These results, however, did not remain significant after applying the conservative Bonferroni correction for multiple testing. CONCLUSIONS: Our results do not provide evidence for a strong involvement of HR in the development of AGA, although a minor role cannot be fully excluded.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,210 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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