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Enregistrement W2079232196 · doi:10.1210/jc.2008-1003

Large Genomic Deletions in<i>AIP</i>in Pituitary Adenoma Predisposition

2008· article· en· W2079232196 sur OpenAlexaff
Marianthi Georgitsi, Elina Heliövaara, Ralf Paschke, Ajith Kumar, Marc Tischkowitz, Outi Vierimaa, Pasi Salmela, Timo Sane, Ernesto De Menis, Salvatore Cannavò, Sadi Gündoğdu, Anneke Lucassen, Louise Izatt, Simon Aylwin, Gul Bano, Shirley Hodgson, Christian A. Koch, Auli Karhu, Lauri A. Aaltonen

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePituitary Gland Disorders and Treatments
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPituitary adenomaAdenomaGeneticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Germline mutations in AIP have been recently shown to cause pituitary adenoma predisposition (PAP). Subsequently, many intragenic germline mutations have been reported, both in familial and in sporadic settings. OBJECTIVE: Our objective was to evaluate the possible contribution of large genomic germline AIP deletions, an important mutation type in tumor predisposition syndromes, in PAP. DESIGN: Here, we applied the multiplex ligation-dependent probe amplification assay to examine whether large genomic AIP or MEN1 alterations account for a subset of PAP cases. PATIENTS: The study was performed on familial and sporadic pituitary adenoma cases of European origin, which had previously tested negative for germline AIP and MEN1 mutations by sequencing. RESULTS: Two of 21 pituitary adenoma families (9.5%) were found to harbor an AIP deletion. No copy number changes were detected among 67 sporadic pituitary adenoma patients. No MEN1 deletions were found. CONCLUSIONS: The present study shows that large genomic AIP deletions account for a subset of PAP. Therefore, in suspected PAP cases undergoing counseling and AIP genetic testing, multiplex ligation-dependent probe amplification could be considered if direct sequencing does not identify a mutation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations81
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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