Recurrent mutations of BRCA1, BRCA2 and PALB2 in the population of breast and ovarian cancer patients in Southern Poland
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mutations in the BRCA1, BRCA2 and PALB2 genes are well-established risk factors for the development of breast and/or ovarian cancer. The frequency and spectrum of mutations in these genes has not yet been examined in the population of Southern Poland. METHODS: We examined the entire coding sequences of the BRCA1 and BRCA2 genes and genotyped a recurrent mutation of the PALB2 gene (c.509_510delGA) in 121 women with familial and/or early-onset breast or ovarian cancer from Southern Poland. RESULTS: A BRCA1 mutation was identified in 11 of 121 patients (9.1 %) and a BRCA2 mutation was identified in 10 of 121 patients (8.3 %). Two founder mutations of BRCA1 accounted for 91 % of all BRCA1 mutation carriers (c.5266dupC was identified in six patients and c.181 T > G was identified in four patients). Three of the seven different BRCA2 mutations were detected in two patients each (c.9371A > T, c.9403delC and c.1310_1313delAAGA). Three mutations have not been previously reported in the Polish population (BRCA1 c.3531delT, BRCA2 c.1310_1313delAAGA and BRCA2 c.9027delT). The recurrent PALB2 mutation c.509_510delGA was identified in two patients (1.7 %). CONCLUSIONS: The standard panel of BRCA1 founder mutations is sufficiently sensitive for the identification of BRCA1 mutation carriers in Southern Poland. The BRCA2 mutations c.9371A > T and c.9403delC as well as the PALB2 mutation c.509_510delGA should be included in the testing panel for this population.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».