Genetic Testing in Familial Melanoma: Epidemiologic/Genetic Assessment of Risks and Role ofCDKN2A Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The first description of familial melanoma in the English literature appeared in 1820, when Norris (1) reported: It is remarkable that this gentleman's father, about thirty years ago, died of a similar disease.... This tumour, I have remarked, originated in a mole, and it is worth mentioning, that not only my patient and his children had many moles on various parts of their bodies, but also his own father and brothers had many of them.... These facts, together with a case that has come under my notice, rather similar, would incline me to believe that this disease is hereditary. Since then, many families with a predisposition to melanoma have been described worldwide (2-5). For purposes of case definition, our laboratory curently defines familial melanoma (FMM) as a family containing >2 affected first-degree relatives with melanoma and/or pancreatic carcinoma. According to this definition, about 8-12% of melanoma is inherited as an autosomal dominant trait with variable penetrance. Affected members (AFM) of these FMM kindreds may develop multiple primary melanoma (6) and/or pancreatic cancer (7) and typically present at an earlier age than do patients with sporadic disease. In a subset of such individuals and kindreds, germline mutations of the CDKN2A gene (also known as p16INK4A and MTS1) cosegregate with cases of melanoma (2-5).We have hypothesized that the identification of mutation carriers may in the future allow us to direct resources to the prevention and surveillance of mela noma in high-risk individuals and families. This chapter provides an overview of melanoma genetics, as well as the indications, drawbacks, and methods of germline CDKN2A mutation screening by polymerase chain reaction (PCR) amplification and automated sequencing of genomic DNA.
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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) | 0,000 | 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 ».