<b>Molecular Genetic Analysis of Pakistani Families With Autosomal Recessive Congenital Cataracts by Homozygosity Screening</b>
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To identify the genetic origins of autosomal recessive congenital cataracts (arCC) in the Pakistani population. Methods: Based on the hypothesis that most arCC patients in consanguineous families in the Punjab areas of Pakistan should be homozygous for causative mutations, affected individuals were screened for homozygosity of nearby highly informative microsatellite markers and then screened for pathogenic mutations by DNA sequencing. A total of 83 unmapped consanguineous families were screened for mutations in 33 known candidate genes. Results: Patients in 32 arCC families were homozygous for markers near at least 1 of the 33 known CC genes. Sequencing the included genes revealed homozygous cosegregating sequence changes in 10 families, 2 of which had the same variation. These included five missense, one nonsense, two frame shift, and one splice site mutations, eight of which were novel, in EPHA2, FOXE3, FYCO1, TDRD7, MIP, GALK1, and CRYBA4. Conclusions: The above results confirm the usefulness of homozygosity mapping for identifying genetic defects underlying autosomal recessive disorders in consanguineous families. In our ongoing study of arCC in Pakistan, including 83 arCC families that underwent homozygosity mapping, 3 mapped using genome-wide linkage analysis in unpublished data, and 30 previously reported families, mutations were detected in approximately 37.1% (43/116) of all families studied, suggesting that additional genes might be responsible in the remaining families. The most commonly mutated gene was FYCO1 (14%), followed by CRYBB3 (5.2%), GALK1 (3.5%), and EPHA2 (2.6%). This provides the first comprehensive description of the genetic architecture of arCC in the Pakistani population.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,010 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle