<i>CFTR</i> Mutation Analysis in Western Iran: Identification of Two Novel Mutations.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cystic fibrosis (CF) is one of the most common autosomal recessive disorders in Caucasian population. The incidence of disorder varies among different religious, ethnic and geographical isolates. The aim of this study was to identify the spectrum and the frequency of known and unknown disease-causing mutations in Iranian CF patients. METHODS: gene including complete coding region and intron/exon boundaries using a direct sequencing method. RESULTS: In general, ten mutations were identified in 27 CF cases. Two out of 10 mutations, 754delT and GGTGGCdel/TTGins, were reported as novel mutations. The most common observed mutations in patients were R334W (40.74%), ΔF508 (18.5%), K710X (12.96%) and D110H (5.5%), 1897C>G (1.85%), R1162X (1.85%), S466X (1.85%) and T1036I (1.85%). CONCLUSION: The finding indicated a unique mutation panel which can be used in genetic counseling, prenatal diagnosis and future screening of CF in Iran. Although ΔF508 is the most common mutation in other populations including Caucasian, this mutation seem not to have an important role in Iranian CF patients. Findings suggest that a different approach in molecular genetics diagnostic strategies in Middle Eastern countries including Iran should be considered.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».