Genetic Analysis in the Diagnosis of Familial Paragangliomas
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In the management of two related patients with multicentric glomus jugulare tumors, given the incidence of 1:30,000 with approximately 20% familial cases, our objective was to review the genetic characteristics and inheritance patterns of these tumors and to determine what molecular genetic screening possibilities exist for the phenotypically normal family members. In addition, our aim was to review the incidence of various multicentric paraganglioma (PGL) tumor location combinations. METHODS: Molecular genetic linkage analysis testing was performed on the 2 patients and 14 other unaffected family members. We report the results of this screening and review the literature on the incidence and genetics of paragangliomas. RESULTS: The inheritance pattern in the literature demonstrates autosomal dominant transmission with maternal imprinting (inactivation). The proclivity for multicentric origin increases to 26% in familial cases, as reflected in our patients. In addition to the two patients, four unaffected family members demonstrated the presence of the disease haplotype at chromosome band 11q23, which indicates a very high likelihood of developing a paraganglioma, given the highly penetrant nature of the disease. CONCLUSIONS: It is clear that the familial PGL gene locus is situated at chromosome 11q23. The gene itself and its exact degree of penetrance, however, still await identification. Since early detection of paragangliomas reduces the incidence of morbidity and mortality, genotypic analysis as a screening tool in families of affected patients should play a front-line diagnostic role, leading to more timely and cost-effective patient management.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».