Mutations in progranulin are a major cause of ubiquitin-positive frontotemporal lobar degeneration
Notice bibliographique
Résumé
Null mutations in the progranulin gene (PGRN) were recently reported to cause tau-negative frontotemporal dementia linked to chromosome 17. We assessed the genetic contribution of PGRN mutations in an extended population of patients with frontotemporal lobar degeneration (FTLD) (N=378). Mutations were identified in 10% of the total FTLD population and 23% of patients with a positive family history. This mutation frequency dropped to 5% when analysis was restricted to an unbiased FTLD subpopulation (N=167) derived from patients referred to Alzheimer's Disease Research Centers (ADRC). Among the ADRC patients, PGRN mutations were equally frequent as mutations in the tau gene (MAPT). We identified 23 different pathogenic PGRN mutations, including a total of 21 nonsense, frameshift and splice-site mutations that cause premature termination of the coding sequence and degradation of the mutant RNA by nonsense-mediated decay. We also observed an unusual splice-site mutation in the exon 1 5' splice site, which leads to loss of the Kozac sequence, and a missense mutation in the hydrophobic core of the PGRN signal peptide. Both mutations revealed novel mechanisms that result in loss of functional PGRN. One mutation, c.1477C>T (p.Arg493X), was detected in eight independently ascertained familial FTLD patients who were shown to share a common extended haplotype over the PGRN genomic region. Clinical examination of patients with PGRN mutations revealed highly variable onset ages with language dysfunction as a common presenting symptom. Neuropathological examination showed FTLD with ubiquitin-positive cytoplasmic and intranuclear inclusions in all PGRN mutation carriers.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».