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Enregistrement W2107911378 · doi:10.1001/archneur.61.12.1898

Analysis of the PINK1 Gene in a Large Cohort of Cases With Parkinson Disease

2004· article· en· W2107911378 sur OpenAlexaff
Ekaterina Rogaeva, Janel Johnson, Anthony E. Lang, Cindy Gulick, Katrina Gwinn, Toshitaka Kawarai, Christine Sato, Angharad R. Morgan, John S. Werner, Robert Nussbaum, Agnès Petit-Paitel, Michael S. Okun, Aideen McInerney‐Leo, Ronald Mandel, J Groen, Hubert H. Fernandez, Ron Postuma, Kelly D. Foote, Shabnam Salehi-Rad, Yan Liang, Sharon Reimsnider, Anurag Tandon, John Hardy, Peter St George‐Hyslop, Andrew B. Singleton

Notice bibliographique

RevueArchives of Neurology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPINK1Parkinson's diseaseGeneticsExonDiseaseLocus (genetics)LRRK2MedicineGeneAge of onsetMutationBiologyInternal medicineParkin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mutations in the PTEN-induced kinase (PINK1) gene located within the PARK6 locus on chromosome 1p35-p36 have recently been identified in patients with recessive early-onset Parkinson disease. OBJECTIVE: To assess the prevalence of PINK1 mutations within a series of early- and late-onset Parkinson disease patients living in North America. DESIGN: All coding exons of the PINK1 gene were sequenced in a series of 289 Parkinson disease patients and 80 neurologically normal control subjects; the mutation frequencies were evaluated in additional controls (100 white and 50 Filipino subjects). RESULTS: We identified 27 variants, including the first reported compound heterozygous mutation (Glu240Lys and Leu489Pro) and a homozygous Leu347Pro mutation in 2 unrelated young-onset Parkinson disease patients. CONCLUSION: Autosomal recessive mutations in PINK1 are a rare cause of young-onset Parkinson disease.

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)0,002
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations196
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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