Parkinson's disease-related LRRK2 G2019S mutation results from independent mutational events in humans
Notice bibliographique
Résumé
Mutations in the leucine-rich-repeat kinase 2 (LRRK2) gene have been identified in families with autosomal dominant Parkinson's disease (PD) and in sporadic cases; the G2019S mutation is the single most frequent. Intriguingly, the frequency of this mutation in PD patients varies greatly among ethnic groups and geographic origins: it is present at <0.1% in East Asia, approximately 2% in European-descent patients and can reach frequencies of up to 15-40% in PD Ashkenazi Jews and North African Arabs. To ascertain the evolutionary dynamics of the G2019S mutation in different populations, we genotyped 74 markers spanning a 16 Mb genomic region around G2019S, in 191 individuals carrying the mutation from 126 families of different origins. Sixty-seven families were of North-African Arab origin, 18 were of North/Western European descent, 37 were of Jewish origin, mostly from Eastern Europe, one was from Japan, one from Turkey and two were of mixed origins. We found the G2019S mutation on three different haplotypes. Network analyses of the three carrier haplotypes showed that G2019S arose independently at least twice in humans. In addition, the population distribution of the intra-allelic diversity of the most widespread carrier haplotype, together with estimations of the age of G2019S determined by two different methods, suggests that one of the founding G2019S mutational events occurred in the Near East at least 4000 years ago.
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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 | 0,000 | 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 ».