Genetic Spectrum of Autosomal Recessive Non-Syndromic Hearing Loss in Pakistani Families
Notice bibliographique
Résumé
The frequency of inherited bilateral autosomal recessive non-syndromic hearing loss (ARNSHL) in Pakistan is 1.6/1000 individuals. More than 50% of the families carry mutations in GJB2 while mutations in MYO15A account for about 5% of recessive deafness. In the present study a cohort of 30 ARNSHL families was initially screened for mutations in GJB2 and MYO15A. Homozygosity mapping was performed by employing whole genome single nucleotide polymorphism (SNP) genotyping in the families that did not carry mutations in GJB2 or MYO15A. Mutation analysis was performed for the known ARNSHL genes present in the homozygous regions to determine the causative mutations. This allowed the identification of a causative mutation in all the 30 families including 9 novel mutations, which were identified in 9 different families (GJB2 (c.598G>A, p.Gly200Arg); MYO15A (c.9948G>A, p.Gln3316Gln; c.3866+1G>A; c.8767C>T, p.Arg2923* and c.8222T>C, p.Phe2741Ser), TMC1 (c.362+18A>G), BSND (c.97G>C, p.Val33Leu), TMPRSS3 (c.726C>G, p.Cys242Trp) and MSRB3 (c.20T>G, p.Leu7Arg)). Furthermore, 12 recurrent mutations were detected in 21 other families. The 21 identified mutations included 10 (48%) missense changes, 4 (19%) nonsense mutations, 3 (14%) intronic mutations, 2 (9%) splice site mutations and 2 (9%) frameshift mutations. GJB2 accounted for 53% of the families, while mutations in MYO15A were the second most frequent (13%) cause of ARNSHL in these 30 families. The identification of novel as well as recurrent mutations in the present study increases the spectrum of mutations in known deafness genes which could lead to the identification of novel founder mutations and population specific mutated deafness genes causative of ARNSHL. These results provide detailed genetic information that has potential diagnostic implication in the establishment of cost-efficient allele-specific analysis of frequently occurring variants in combination with other reported mutations in Pakistani populations.
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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 | 0,001 |
| 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 ».