BBS Mutational Analysis: A Strategic Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bardet-Biedl syndrome (BBS, OMIM 209900) is a rare autosomal recessive, clinically and genetically heterogeneous disorder with 15 genes identified. The large amount of coding sequence challenges the cost effectiveness of mutational analysis of BBS. MATERIAL AND METHODS: We present our mutational analysis experience (83 BBS families) in the context of the literature published up to September 2010, to provide a comprehensive tabulation of all BBS1-BBS12 mutant alleles and optimize a screening approach. RESULTS: We identified two BBS disease alleles in 76% of probands. Together BBS1, BBS2, BBS10 and BBS12 account for 82.4% of published unrelated alleles. On average 82% of published alleles are private. The 267 published principal mutations were positioned and analysis of their distribution allowed the design of a mutation screening strategy. Starting by screening for recurrent mutations, for example BBS1 M390R (10% of our cohort) and BBS10 C91LfsX5 (6% of our cohort), allowed a capture of 23.5% of the principal mutated alleles. Following a hierarchy of frequently involved exons, subsequent sequencing of the 4 most commonly involved genes, BBS1, BBS10, BBS2 and BBS12 could bring this mutation detection to at least 62%. The 16 most frequently recurring alleles could be identified with the use of simple screening methods such as restriction enzyme digest and ARMS assay and require sequencing in only a few instances. CONCLUSION: Our results suggest that mutational analysis of such a "rare" genetically heterogeneous condition benefits from pooling of data. This allows the development of efficient and cost-conscious screening mutational analysis strategies.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».