Screening and instability of <i>FMR1</i> alleles in a prospective sample of 24,449 mother–newborn pairs from the general population
Notice bibliographique
Résumé
To study the instability of FMR1 triplet repeats in the general population, we screened a prospective sample of 24,449 anonymized mother-offspring pairs and analyzed transmissions of intermediate-size (45-54 triplets) and premutation-size (55-200 triplets) alleles. We screened all mothers for alleles > or = 45 triplets by Southern blot and studied transmission of 545 maternal alleles to their offspring using polymerase chain reaction. Out of 21,411 maternal samples with conclusive results, we identified 250 carriers of at least one intermediate-size allele and 39 carrying a premutation-size allele. Out of a subsample of 430 transmissions of normal-size alleles (< 45 triplets), we observed four (< 1%) unstable transmissions. There were 6/90 intermediate-size unstable alleles (7%) and 11/25 unstable premutation-size alleles (44%). Two mothers transmitted a typical full mutation. The incidence of fragile X syndrome was thus 1/12,225 newborns (upper limit of 95% confidence interval: 1/4638 newborns), but larger in males (1/6209) than females (none detected in over 12,000 newborn females). Intermediate-size alleles were more unstable than normal-size alleles (p = 0.0027), but more stable (about sixfold) than premutation-size alleles (p < 0.0001). Unstable premutation-size alleles harbored the major fragile X haplotype (T50-T42-T62), and this haplotype appeared to be a good predictor of instability in premutations (p = 0.02). Incidence and instability are important to determine the feasibility and cost effectiveness of putative FMR1 screening programs. Carriers of FMR1 alleles of 55+ triplets with no family history of the disease may have a significant risk of expansion to a full mutation in a single generation.
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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 ».