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Enregistrement W2575041000 · doi:10.1182/blood.v126.23.1102.1102

Molecular Basis of Von Willebrand Disease in Patients from India

2015· article· en· W2575041000 sur OpenAlexaff
Sumitha Elayaperumal, Eunice Sindhuvi Edison, Sankari Devi Govindanattar, Surendar Singh, Aby Abraham, Biju George, Auro Viswabandya, Sukesh C. Nair, Alok Srivastava

Notice bibliographique

RevueBlood · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlatelet Disorders and Treatments
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVon Willebrand diseaseVon Willebrand factorMedicinePopulationHaplotypeInternal medicineGeneticsImmunologyGastroenterologyBiologyGenotypeGenePlatelet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Type 3 Von Willebrand Disease (VWD) is an autosomal recessive bleeding disorder with a prevalence of about 0.5 to 1 per million in western countries. In India there lies no epidemiological data on the prevalence of different subtypes. However type-3 VWD outnumbers the other types mainly due to (i) high degree of consanguinity and (ii) under diagnosis of mild to moderate subtypes. Clinically being a severe subtype, there are very few studies describing mutation spectrum and molecular pathology of the disease in Indian population. Hence we screened for mutations in patients with type III(VWD). More than 724 mutations have been reported in the literature. Identification of mutations is important for offering genetic testing to families affected by this disorder and to understand the biology of von willebrand factor. Methods: A total of one hundred patients from 86 families were diagnosed with type 3 VWD from 2012-2015 were included in the study. Clinical data was collected by Condensed Molecular and Clinical Markers for the Diagnosis and Management of Type 1 von Willebrand Disease (MCMDM-1VWD) bleeding questionnaire. Laboratory diagnosis was based on prolonged clotting times, reduced antigen(vWF:Ag), ristocetin co-factor activity (vWF:RCo) and FVIII levels(FVIII:C). DNA was screened for mutations in the VWF gene by PCR, CSGE and sequencing. For ascribing causality to novel mutations, we performed in silico analysis. Gene dosage analysis was done to detect deletions and to confirm the carrier status in females. Haplotype analysis was carried out using polymorphic markers in patients with recurrent mutations. Results: The median age at presentation was 3 years (0-60years). All these patients presented with history of variable skin and mucosal bleeding with a mean MCMDM-1VWD bleeding score of 10(3-25). A total of 55 mutations were identified in 91 patients of which 43(78%) were novel. These included frame shift (n=17, 30.9%) missense (n=14, 25.5%), nonsense (n=10, 18.18%), large deletion (n=2, 3.63%) gene conversion (n=3, 5.45%) and splice site mutation (n=9, 18.4%). Among the fourteen missense mutations, 8(57%) were novel. The mutations p.Asp47 and p.Gly74, are highly conserved across multiple species and mutations in this region are known to impair the polymerization of the multimers. The residue p.Cys370Tyr lies in D1 domain which could affect the extracellular secretion of VWF. The residue p.Met1055Lys lies in the D3 domain which may impair FVIII binding. The residue Ala1150Pro, p.Gln2266His, p.Cys2184Tyr on insilico analysis is predicted to impair the protein stability, which may affect the extracellular secretion of VWF proteins (SIFT score: 0.0). The residues p. Cys2257Arg are predicted to disturb dimerization. The functional significance of some of these mutations has to be further evaluvated and confirmed. Three common mutations accounting to 22% (p.Trp2107*, n=6; c.2443-1G>C, n=12; c.3675+1G>C, n=4) of the patients were highly prevelant in the study were haplotype analysis was carried out. A common haplotype was shared among different ethinic group from India only in patients with p.Trp2107*. Conclusions: The mutations identified in patients with VWD are as heterogeneous as reported in other populations. The molecular data presented here adds significantly to the mutation database of this condition and also useful for its genetic diagnosis in India. Disclosures No relevant conflicts of interest to declare.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
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