Variable expressivity and mutation databases: The androgen receptor gene mutations database
Notice bibliographique
Résumé
For over 50 years genetics has presumed that variations in phenotypic expression have, for the most part, been the result of alterations in genotype. The importance and value of mutation databases has been based on the premise that the same gene or allelic variation in a specific gene that has been proven to determine a specific phenotype, will always produce the same phenotype. However, recent evidence has shown that so called "simple" Mendelian disorders or monogenic traits are often far from simple, exhibiting phenotypic variation (variable expressivity) that cannot be explained solely by a gene or allelic alteration. The AR gene mutations database now lists 25 cases where different degrees of androgen insensitivity are caused by identical mutations in the androgen receptor gene. In five of these cases the phenotypic variability is due to somatic mosaicism, that is, somatic mutations that occur in only certain cells of androgen-sensitive tissue. Recently, a number of other cases of variable expressivity have also been linked to somatic mosaicism. The impact of variable expressivity due to somatic mutations and mosaicism on mutation databases is discussed. In particular, the effect of an organism exhibiting genetic heterogeneity within its tissues, and the possibility of an organism's genotype changing over its lifetime, are considered to have important implications for mutation databases in the future.
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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 | 0,000 | 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 ».