Distribution, type, and origin of <i>Parkin</i> mutations: Review and case studies
Notice bibliographique
Résumé
Early-onset Parkinson's disease (PD) has been associated with different mutations in the Parkin gene (PARK2). To study distribution and type of Parkin mutations, we carried out a comprehensive literature review that demonstrated two prominent types of mutations among 379 unrelated mutation carriers: exon rearrangements involving exon 3, 4, or both, and alterations in exons 2 and 7, suggesting mutational hot spots or founders. To elucidate the origin of 14 recurrent Parkin mutations in our samples, we carried out a detailed haplotype analysis at the PARK2 locus. Thirty-eight mutation-positive individuals, available family members, and 62 mutation-negative individuals were genotyped. We determined allele frequencies and linkage disequilibrium (LD) to evaluate the significance of shared haplotypes. We observed no LD between markers at PARK2. Our data support a common founder for the most frequent Parkin point mutation (924C>T; exon 7) and indicate a mutational hot spot as cause of a common small deletion (255/256delA; exon 2). Furthermore, the most frequent Parkin exon deletion (Ex4del) arose independently in 2 of our subjects. However, it also occurred as the result of a founder mutation in 2 cases that shared identical deletion break points. This study provides evidence for both mutational hot spots and founder mutations as a source of recurrent mutations in Parkin, regardless of the mutation type.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».