Identification of fifteen novel germline variants in the<i>BRCA1</i>3′UTR reveals a variant in a breast cancer case that introduces a functional<i>miR-103</i>target site
Notice bibliographique
Résumé
Mutations in the BRCA1 gene confer a substantial increase in breast cancer risk, yet routine clinical genetic screening is limited to the coding regions and intron-exon boundaries, precluding the identification of mutations in noncoding and untranslated regions (UTR). As 3'UTR mutations can influence cancer susceptibility by altering protein and microRNA (miRNA) binding regions, we screened the BRCA1 3'UTR for mutations in a large series of BRCA-mutation negative, population and clinic-based breast cancer cases, and controls. Fifteen novel BRCA1 3'UTR variants were identified, the majority of which were unique to either cases or controls. Using luciferase reporter assays, three variants found in cases, c.* 528G>C, c.* 718A>G, and c.* 1271T>C and four found in controls, c.* 309T>C, c.* 379G>A, c.* 823C>T, and c.* 264C>T, reduced 3'UTR activity (P < 0.02), whereas two variants found in cases, c.* 291C>T and c.* 1139G>T, increased 3'UTR activity (P < 0.01). Three case variants, c.* 718A>G, c.* 800T>C, and c.* 1340_1342delTGT, were predicted to create new miRNA binding sites and c.* 1340_1342delTGT caused a reduction (25%, P = 0.0007) in 3'UTR reporter activity when coexpressed with the predicted targeting miRNA, miR-103. This is the most comprehensive identification and analysis of BRCA1 3'UTR variants published to date.
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 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 | 0,001 | 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 ».