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Enregistrement W2093621196 · doi:10.1089/10906570152742290

Spectrum of Mutations in the <i>CFTR</i> Gene of Patients with Classical and Atypical Forms of Cystic Fibrosis from Southwestern Sweden: Identification of 12 Novel Mutations

2001· article· en· W2093621196 sur OpenAlexaff
Birgitta Strandvik, Eva Björck, Marie Fallström, Eva Gronowitz, John Thountzouris, Anders Lindblad, D. Markiewicz, Jan Wahlström, Lap‐Chee Tsui, Julian Zielenski

Notice bibliographique

RevueGenetic Testing · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCystic fibrosisMutationGeneticsAlleleGenotypeBiologyGeneΔF508Cystic fibrosis transmembrane conductance regulatorPhenotypePopulationMolecular biologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cystic fibrosis (CF) is caused by mutations in the CFTR gene. The spectrum of CFTR mutations varies between populations and depends on different factors, such as ethnic background and geographical location. The extensive CFTR mutation screening of 129 patients with classical or atypical CF from the south-western region of Sweden revealed the presence of 37 CFTR mutations, including 12 novel alleles. The overall mutation detection rate in this study population was 92%, the highest among all tested regions in Sweden. Eight mutations with a frequency above 1% (DeltaF508, 394delTT, R117C, 3659delC, E60X, 1112delT, R764X, and 621 + 1G --> T) accounted for 78% of CF chromosomes and have been recommended for inclusion in the CFTR mutation screening panel for molecular diagnosis of CF in this region. The multiple occurrence of specific CFTR alleles less common than the predominant DeltaF508 mutation (394delTT, R117C, 3659delC) allowed for genotype-phenotype comparisons and revealed consistent relationships between these mutations and disease severity.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations26
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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