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Enregistrement W2129496524 · doi:10.1194/jlr.d400030-jlr200

Multiplex ligation-dependent probe amplification of LDLR enhances molecular diagnosis of familial hypercholesterolemia

2004· article· en· W2129496524 sur OpenAlexaffabout
Jian Wang, Matthew R. Ban, Robert A. Hegele

Notice bibliographique

RevueJournal of Lipid Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensRobarts Clinical Trials
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiplex ligation-dependent probe amplificationFamilial hypercholesterolemiaLDL receptorGeneticsExonOMIM : Online Mendelian Inheritance in ManBiologyMissense mutationMutationNonsense mutationPoint mutationMolecular biologyGeneLipoproteinCholesterolPhenotypeEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autosomal dominant (AD) familial hypercholesterolemia [FH; Mendelian Inheritance in Man (MIM) 143890] typically results from mutations in the LDL receptor gene (LDLR), which are now commonly diagnosed using exon-by-exon screening methods, such as exon-by-exon sequence analysis (EBESA) of genomic DNA (gDNA). However, many patients with FH have no LDLR mutation identified by this method. Part of the diagnostic gap is attributable to the genetic heterogeneity of AD FH, but another possible explanation is inadequate sensitivity of EBESA to detect certain mutation types, such as large deletions or insertions in LDLR. Multiplex ligation-dependent probe amplification (MLPA) is a new method that detects larger gDNA alterations that are overlooked by EBESA. We hypothesized that some FH patients with no LDLR mutation detectable by EBESA would have an abnormal LDLR MLPA pattern. In 70 unrelated FH patients, 44 had LDLR mutations detected by EBESA, including missense, RNA splicing, nonsense, or small deletion mutations, and 5 had the APOB R3500Q mutation. Among the remaining 21 AD FH patients with no apparent LDLR mutation, we found abnormal LDLR MLPA patterns in 12 and then demonstrated the deleted sequence in 5 of these. These findings indicate that MLPA may be a useful new adjunctive tool for the molecular diagnosis of FH.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations81
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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