Erythrocytic Pyruvate Kinase Mutations Causing Hemolytic Anemia, Osteosclerosis, and Secondary Hemochromatosis in Dogs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Erythrocytic pyruvate kinase (PK) deficiency, first documented in Basenjis, is the most common inherited erythroenzymopathy in dogs. OBJECTIVES: To report 3 new breed-specific PK-LR gene mutations and a retrospective survey of PK mutations in as mall and selected group of Beagles and West Highland White Terriers (WHWT). ANIMALS: Labrador Retrievers (2 siblings, 5 unrelated), Pugs (2 siblings, 1 unrelated), Beagles (39 anemic, 29 other),WHWTs (22 anemic, 226 nonanemic), Cairn Terrier (n = 1). METHODS: Exons of the PK-LR gene were sequenced from genomic DNA of young dogs (<2 years) with persistent highly regenerative hemolytic anemia. RESULTS: A nonsense mutation (c.799C>T) resulting in a premature stop codon was identified in anemic Labrador Retriever siblings that had osteosclerosis, high serum ferritin concentrations, and severe hepatic secondary hemochromatosis. Anemic Pug and Beagle revealed 2 different missense mutations (c.848T>C, c.994G>A, respectively) resulting in intolerable amino acid changes to protein structure and enzyme function. Breed-specific mutation tests were developed. Among the biased group of 248 WHWTs, 9% and 35% were homozygous (affected) and heterozygous, respectively, for the previously described mutation (mutant allele frequency 0.26). A PK-deficient Cairn Terrier had the same insertion mutation as the affected WHWTs. Of the selected group of 68 Beagles, 35% were PK-deficient and 3% were carriers (0.37). CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPORTANCE: Erythrocytic PK deficiency is caused by different mutations in different dog breeds and causes chronic severe hemolytic anemia, hemosiderosis, and secondary hemochromatosis because of chronic hemolysis and, an as yet unexplained osteosclerosis. The newly developed breed-specific mutation assays simplify the diagnosis of PK deficiency.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».