Mutation analysis of RAD51D in non-BRCA1/2 ovarian and breast cancer families
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent data show that mutations in RAD51D have an aetiological role in ovarian carcinoma, yet mutations do not appear to be associated with an increased risk for breast cancer. We studied ovarian and breast cancer families having at least one woman affected by ovarian carcinoma, to assess the importance of RAD51D mutations in such families. METHODS: The coding region of the RAD51D gene was analysed in 175 BRCA1/2-negative families with family histories of both ovarian and breast cancer ascertained from two Canadian and two Belgian institutions. RESULTS: We identified one previously reported deleterious mutation, p.Arg186(*) (c.556C>T), and two novel variants; missense substitution p.Cys119Arg and an intronic variant c.83-26A>G. p.Arg186(*) segregated with the disease in the family and two ovarian carcinomas available for analysis showed loss of the wild-type allele, but the novel variants are likely neutral. CONCLUSION: RAD51D should be included in genetic screening of ovarian cancer families that do not have BRCA1/BRCA2 mutations. We show that mutations are more likely to be found in families with two or more ovarian cancers, or in probands with first-degree relatives with ovarian cancer, and we feel testing should be preferentially offered to affected women from such families.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».