Genetic analysis of inherited bone marrow failure syndromes from one prospective, comprehensive and population-based cohort and identification of novel mutations
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Inherited bone marrow failure syndromes (IBMFSs) often have substantial phenotypic overlap, thus genotyping is often critical for establishing a diagnosis. OBJECTIVES AND METHODS: To determine the genetic characteristics and mutation profiles of IBMFSs, a comprehensive population-based study that prospectively enrols all typical and atypical cases without bias is required. The Canadian Inherited Marrow Failure Study is such a study, and was used to extract clinical and genetic information for patients enrolled up to May 2010. RESULTS: Among the 259 primary patients with IBMFS enrolled in the study, the most prevalent categories were Diamond-Blackfan anaemia (44 patients), Fanconi anaemia (39) and Shwachman-Diamond syndrome (35). The estimated incidence of the primary IBMFSs was 64.5 per 10(6) births, with Fanconi anaemia having the highest incidence (11.4 cases per 10(6) births). A large number of patients (70) had haematological and non-haematological features that did not fulfil the diagnostic criteria of any specific IBMFS category. Disease-causing mutations were identified in 53.5% of the 142 patients tested, and in 16 different genes. Ten novel mutations in SBDS, RPL5, FANCA, FANCG, MPL and G6PT were identified. The most common mutations were nonsense (31 alleles) and splice site (28). Genetic heterogeneity of most IBMFSs was evident; however, the most commonly mutated gene was SBDS, followed by FANCA and RPS19. CONCLUSION: From this the largest published comprehensive cohort of IBMFSs, it can be concluded that recent advances have led to successful genotyping of about half of the patients. Establishing a genetic diagnosis is still challenging and there is a critical need to develop novel diagnostic tools.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».